मैं एक zd फ़ंक्शन

Question

दिए गए 3 डी प्लॉट बनाने के लिए matplotlib का उपयोग करना चाहता हूं मेरे पास एक z फ़ंक्शन है जो x और y पैरामीटर स्वीकार करता है और एक z आउटपुट देता है। मैं इसे 3 डी में प्लॉट करना चाहता हूं और स्केल सेट करना चाहता हूं। मैं इसे आसानी से कैसे कर सकता हूं? मैंने दस्तावेज़ीकरण के माध्यम से बहुत अधिक समय बिताया है और एक बार ऐसा करने के लिए मुझे कोई रास्ता नहीं दिखता है।

Answer 1

साजिश शैली शैली आपके डेटा पर निर्भर करती है (यानी आप एक 3 डी वक्र, या सतह, या एक तितर बिताने की कोशिश कर रहे हैं ...), लेकिन इससे आपको खेलना शुरू करने के लिए एक कामकाजी उदाहरण देना चाहिए।

असल में, आप साजिश में फ़ंक्शन पास नहीं करते हैं, आप पहले xs और ys का डोमेन बनाते हैं, और फिर उस से zs की गणना करते हैं। मेरे उदाहरण में मैंने डोमेन के लिए एक्स-वाई विमान में समान रूप से दूरी वाले बिंदुओं का एक सरल ग्रिड का उपयोग किया है।

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

def fun(x, y): 
    return x + y 

fig = plt.figure() 
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') 
n = 10 
xs = [i for i in range(n) for _ in range(n)] 
ys = range(n) * n 
zs = [fun(x, y) for x,y in zip(xs,ys)] 

ax.scatter(xs, ys, zs) 

ax.set_xlabel('X Label') 
ax.set_ylabel('Y Label') 
ax.set_zlabel('Z Label') 

plt.show() 

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सतहों के लिए यह थोड़ा अलग है, तो आप 2 डी सरणियों में डोमेन के लिए एक ग्रिड में गुजरती हैं।

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

def fun(x, y): 
    return x**2 + y 

fig = plt.figure() 
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') 
x = y = np.arange(-3.0, 3.0, 0.05) 
X, Y = np.meshgrid(x, y) 
zs = np.array([fun(x,y) for x,y in zip(np.ravel(X), np.ravel(Y))]) 
Z = zs.reshape(X.shape) 

ax.plot_surface(X, Y, Z) 

ax.set_xlabel('X Label') 
ax.set_ylabel('Y Label') 
ax.set_zlabel('Z Label') 

plt.show()