python画概率密度图_Python中的三维概率密度图

我正在研究一个由“脉冲长度”值和对应于每个脉冲长度的5或6个“电压值”组成的数据集。第一个值是脉冲长度，后面是电压。找到下表。在

15-56伏-47伏-53伏-50伏-50伏

16-49伏-46伏-52伏-47伏-50伏

47伏-50伏-50伏

18-50伏-51伏-48伏-48伏-45伏

19-49伏-51伏-45伏-47伏-52伏

20-45伏-47伏-50伏-47伏-54伏

21-46伏-52伏-52伏-49伏-54伏

22-53伏-51伏-53伏-56伏-52伏

23-52伏-45伏-51伏-56伏-53伏

24-51伏-52伏-54伏-58伏-52伏

25-56伏-53伏-57伏-55伏-53伏

26-53伏-52伏-55伏-52伏

27-54伏-49伏-56伏-54伏

28-52伏-52伏-57伏-56伏-53伏

29-63伏-60伏-54伏-58伏-61伏

30-59伏-70伏-61伏

X轴和Y轴是脉冲长度和电压，Z轴是它的概率分布。我有一个二维图，用的是一组“电压值”和它的概率。

在图中，红色图形对应一个脉冲长度，绿色图形对应另一个脉冲长度。我用堆栈溢出(Plot normal distribution in 3D)中的一个多元正态分布示例，以同样的方式绘制3D图。由于我对3D绘图经验不足，我无法在同一个曲面上用不同的Y轴“脉冲长度”值绘制多个曲面图。我尝试的代码如下所示。在import numpy as np

import matplotlib

import matplotlib.pyplot as plt

from matplotlib.mlab import bivariate_normal

from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

#Parameters to set

mu_x = -48.8

sigma_x = np.sqrt(6.5)

mu_y = 0

sigma_y = np.sqrt(16)

#Create grid and multivariate normal

x = range(-100,0)

y = range(15,30)

X, Y = np.meshgrid(x,y)

Z = bivariate_normal(X,Y,sigma_x,sigma_y,mu_x,mu_y)

#Make a 3D plot

fig = plt.figure()

ax = fig.gca(projection='3d')

ax.plot_surface(X, Y, Z,cmap='Reds',linewidth=0, antialiased=True,

zorder = 0.5)

ax.set_xlabel('Voltage')

ax.set_ylabel('Pulse Length')

ax.set_zlabel('Normal Distribution')

plt.show()

如果有人能帮我做同样的多脉冲长度，我会非常感激。

谢谢您。在

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