python 画三维函数图-Python之Numpy：二元函数绘制/三维数据可视化/3D

意义

在机器学习任务中选择计算模型或者学习数学时，可视化有助于研究函数值的变化趋势（观察收敛、分布、几何形状等），带来直观的感受。

源码

# 绘制二元函数

# 参考文献

# + python画二元函数的图像（3D） https://blog.csdn.net/your_answer/article/details/79135076

from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

import numpy as np

from matplotlib import pyplot as plt

fig = plt.figure()

ax = Axes3D(fig)

# x=np.arange(-2*np.pi,2*np.pi,0.1) # np.range(startValue,endValue, stepSize)

# y=np.arange(-2*np.pi,2*np.pi,0.1)

# x = np.random.rand(100) # np.random.rand(4) # 生成一维数组形如： array([ 0.69804514, 0.48808425, 0.79440667, 0.66959075]);

# y = np.random.rand(100)

# x = np.arange(1,100,1) # np.random.rand(4) # 生成一维数组形如： array([ 0.69804514, 0.48808425, 0.79440667, 0.66959075]);

# y = np.arange(1,100,1)

x = np.random.randint(100,size=100) # np.random.randint(20,size=10) 形如： array([4, 1, 4, 3, 8, 2, 8, 5, 8, 19])

y = np.random.randint(100,size=100)

X, Y = np.meshgrid(x, y) # [important] 创建网格 np.meshgrid(xnums,ynums)

# Z = np.sin(X)*np.cos(Y) # 创建二元函数关系

Z = 1 / (np.log(X)*np.log(Y));

plt.xlabel('x')

plt.ylabel('y')

ax.plot_surface(X, Y, Z, rstride=1, cstride=1, cmap='rainbow')

plt.show()

绘制曲线图/一元函数

示例一

# 绘制曲线图

import matplotlib.pyplot as plt

def plotLineChart():

fig = plt.figure()

ax = fig.add_subplot(1,1,1) # numrows, numcols, fignum ; fignum标识了该子图的顺序，其范围从1到numrows*numcols

ax.set_title("axes title");

ax.set_xlabel("x label")

ax.set_ylabel("y label")

ax.plot([1,2,3,4],[2,3,4,5])

plt.show()

pass;

plotDemo();

示例二(进阶)

# encoding=utf-8

import matplotlib.pyplot as plt

from pylab import * #支持中文

mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']

names = ['5', '10', '15', '20', '25']

x = range(len(names))

y1 = [0.855, 0.84, 0.835, 0.815, 0.81]

y2=[0.86,0.85,0.853,0.849,0.83]

#plt.plot(x, y1, 'ro-')

#plt.plot(x, y2, 'bo-')

#pl.xlim(-1, 11) # 限定横轴的范围

#pl.ylim(-1, 110) # 限定纵轴的范围

plt.plot(x, y1, marker='o', mec='r', mfc='w',label=u'y=x^2曲线图')

plt.plot(x, y2, marker='*', ms=10,label=u'y=x^3曲线图')

plt.legend() # 让图例生效

plt.xticks(x, names, rotation=45)

plt.margins(0)

plt.subplots_adjust(bottom=0.15)

plt.xlabel(u"time(s)邻居") #X轴标签

plt.ylabel("RMSE") #Y轴标签

plt.title("A simple plot") #标题

plt.show()

参考文献

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