matplotlib绘制3D图与等高线图

痛定思痛。 2022-10-05 12:59 209阅读 0赞

引言  
在绘制折线图时，若x和y为二维数组：

x=np.array([[0,0.5,1],[0,0.5,1],[2,1,4]])
    y=np.array([[0,0,0],[1,1,1],[3,3,4]])
    plt.plot(x,y,'-rx')
    
    0 0.5 1    0 0 0    (0,0) (0.5,0) (1,0)
    0 0.5 1    1 1 1    (0,1) (0.5,1) (1,4)
    2  1  4    3 3 4    (2,3) (1,3) (4,4)
      x          y           (x,y)
    x,y二维数组,首先对应位置的元素组成一个坐标（x,y）然后将组成的每一列的坐标进行连接,即按照(0,0)(0,1)(2,3)连接，然后再(0.5,0)(0.5,1)(1,3)以此类推，类似一个纵向的连接，而横向之间是不连接的。

2D的结果：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM4MDQ4NzU2_size_16_color_FFFFFF_t_70]  
那么3D在绘制的时候具体怎么绘制的？往下面看：

# 3.3D图与等高线图 #

对于3D图的绘制需要引入`from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D`  
3D图和2D图的区别就是将x和y进行了meshgrid操作，并且添加了z轴的坐标。关于meshgrid的作用，具体可参见这篇博客[https://blog.csdn.net/qq\_38048756/article/details/110009968][https_blog.csdn.net_qq_38048756_article_details_110009968]。

%matplotlib inline
    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
    plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']
    plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False
    a=np.array([1,2,3])
    b=np.array([4,5])
    c,d=np.meshgrid(a,b)  #c[[1,2,3],[1,2,3]] d[[4,4,4],[5,5,5]]
    e=np.array([[1,2,1],[7,8,9]])
    fig=plt.figure()
    #在画布上添加3D坐标轴
    ax=Axes3D(fig)
    #画出3d图：rstride 和 cstride 分别代表 row 和 column 的跨度，一般选择默认就行，不设置。
    ax.plot_surface(c,d,e,rstride=1,cstride=1,cmap='rainbow')
    ax.scatter(c, d,e, c = 'g', marker = '^') #将点标出来

结果：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM4MDQ4NzU2_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]

1 2 3   4 4 4   1 2 1      (1,4,1) (2,4,2) (3,4,1)
    1 2 3   5 5 5   7 8 9	   (1,5,7) (2,5,8) (3,5,9)
     x        y       z				  (x,y,z)

和上面2D他绘制相比，可以看出，它既存在纵向的连接，也存在横向的连接。

等高线图：

plt.figure()
    plt.xlabel(r'$\theta_0$')
    plt.ylabel(r'$\theta_1$')
    theta0_val=np.linspace(-10,10,100)
    theta1_val=np.linspace(-1,4,100)
    xs,ys=np.meshgrid(theta0_val,theta1_val)
    #使用contour生成三维结构表面的等值线图, np.logspace(-2,3,20)代表z值10^-2到10^3的20元素的等比数列,即那些等高线
    CS = plt.contour(xs, ys, J_val, np.logspace(-2,3,20))
    #最后加入Label，inline控制是否将Label画在线里面，字体大小为10。
    plt.clabel(CS, inline=1, fontsize=10)
    # 绘制最优解
    plt.plot(theta[0,0], theta[1,0], 'rx', markersize=10, linewidth=2)
    #theta[0,0], theta[1,0]为最优解的值
    plt.show()

结果：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM4MDQ4NzU2_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]

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[https_blog.csdn.net_qq_38048756_article_details_110009968]: https://blog.csdn.net/qq_38048756/article/details/110009968
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