matlab 曲面拟合_利用python进行曲面拟合并进行3D显示

之前通常都是用matlab高效处理3d数据的插值和显示，切换到python后，利用scipy的curve_fit和pyecharts的3D显示，可以替代原来的matlab解决方案。

曲面插值

数据构造和拟合函数调用方式如下：

from scipy import optimizex = np.random.rand(200, )y = np.random.rand(200, )z = x**2 + y**2 + x*y + x + y + np.random.rand(*x.shape)*1.1def fun(x, p0, p1, p2, p3, p4, p5):        x0 = x['a']    x1 = x['b']    return p0 + p1 * x0 + p2 * x1 + p3 * x0 * x1 + p4 * x0 * x0 + p5 * x1 * x1df = pd.DataFrame(columns=['a', 'b'], index=range(len(x)))df['a'] = xdf['b'] = ypopt, pcov = optimize.curve_fit(fun, df, z)

pyecharts画图

利用pyecharts构造一个3D散点图和一个3D的曲面图。对于图例对齐，pyecharts对于2D图例提供了line.overlap(scatter)这种调用形式，但是对于3D图例，并没有提供类似的方法。

经过一些试验，发现可以用这种方式把2个3D图叠加在一起进行显示：
```
def grid_horizontal() -> Grid:    grid = (        Grid()        .add(scatter3D, grid_opts=opts.GridOpts())        .add(surface3D, grid_opts=opts.GridOpts())    )    return grid    
```

最终的效果如下，可以在网页里自由拖动旋转三维图形：

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