Eternal03 发表于 2024-4-28 23:01:28

求助求助，已知三列数据怎么画出三维曲面图

求助各位大佬，第一列数据为X值，第二列数据为Y值，第三列数据有点特殊，是好几个Z值，不知道该怎么把相应的X值Y值和Z值对应上，类似于下面这个图

FishC 发表于 2024-4-28 23:01:49

哦，你的问题是如何使用已知的三列数据来绘制三维曲面图，对吗？

首先，我们需要导入绘图库matplotlib和numpy。然后，我们可以使用matplotlib中的`plot_surface`函数来绘制三维曲面图。

以下是一个示例代码，帮助你实现你的目标：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 假设已有的三列数据分别为 x, y 和 z
x =
y =
z = [,    # 第1个点的多个Z值
   ,   # 第2个点的多个Z值
   ,
   ,
   ]


# 将列表转换为numpy数组
x = np.array(x)
y = np.array(y)
z = np.array(z)

# 创建一个3D图形对象
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')

# 绘制三维曲面图
ax.plot_surface(x, y, z)

# 标题和轴标签
ax.set_title("3D Surface Plot")
ax.set_xlabel("X Label")
ax.set_ylabel("Y Label")
ax.set_zlabel("Z Label")

# 显示图形
plt.show()

在这个例子中，我们假设x、y和z分别是三列数据的变量。我们使用numpy库将它们转换为numpy数组，然后使用matplotlib库中的`plot_surface`函数绘制三维曲面图。

希望这可以帮助到你！如果还有其他问题，请随时提问。

以上回复来自 FishC AI 小助理，如未能正确解答您的问题，请继续追问。

小甲鱼的二师兄 发表于 2024-4-29 05:35:05

是要这个效果不：



源代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

# 数据准备
x = np.linspace(-5, 5, 100)
y = np.linspace(-5, 5, 100)
x, y = np.meshgrid(x, y)
z1 = np.sin(np.sqrt(x**2 + y**2))
z2 = np.cos(np.sqrt(x**2 + y**2))

# 绘制
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')

# 绘制两个曲面
surf1 = ax.plot_surface(x, y, z1, cmap='viridis', alpha=0.5)
surf2 = ax.plot_surface(x, y, z2, cmap='plasma', alpha=0.5)

# 设置标签和标题
ax.set_xlabel('X Coordinates')
ax.set_ylabel('Y Coordinates')
ax.set_zlabel('Z Values')
ax.set_title('Multiple 3D Surface Plots')

# 显示图形
plt.show()

sunshine_8205 发表于 2024-4-29 10:53:07

{:5_106:}

Tyroe 发表于 2025-3-29 18:18:29

要根据你所描述的三列数据绘制三维曲面图，关键在于正确地将 X、Y 和 Z 值对应起来。假设第一列是 X 值，第二列是 Y 值，第三列是多个 Z 值，需要确保 X、Y 和 Z 数据的形状能够匹配，一般需要将其转换为二维数组形式
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

# 模拟数据
x = np.linspace(-5, 5, 10)
y = np.linspace(-5, 5, 10)
X, Y = np.meshgrid(x, y)
Z = np.sin(np.sqrt(X**2 + Y**2))

# 创建一个 3D 图形
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')

# 绘制三维曲面图
surf = ax.plot_surface(X, Y, Z, cmap='viridis')

# 添加颜色条
fig.colorbar(surf, shrink=0.5, aspect=5)

# 设置坐标轴标签
ax.set_xlabel('X')
ax.set_ylabel('Y')
ax.set_zlabel('Z')

# 显示图形
plt.show()数据生成：使用 np.linspace 生成 X 和 Y 的值，然后使用 np.meshgrid 函数将 X 和 Y 转换为二维网格，最后根据 X 和 Y 计算 Z 值。
创建 3D 图形：使用 plt.figure() 创建一个图形对象，然后使用 fig.add_subplot(111, projection='3d') 创建一个 3D 坐标轴。
绘制三维曲面图：使用 ax.plot_surface(X, Y, Z, cmap='viridis') 绘制三维曲面图，其中 cmap 参数指定颜色映射。
添加颜色条：使用 fig.colorbar(surf, shrink=0.5, aspect=5) 添加颜色条。
设置坐标轴标签：使用 ax.set_xlabel、ax.set_ylabel 和 ax.set_zlabel 设置坐标轴标签。
显示图形：使用 plt.show() 显示图形
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