3d繪圖與2d數組python（3d圖和2d圖）

本文目錄一覽：

1、Python如何運用matplotlib庫繪製3D圖形
2、python 如何定義動態二維數組
3、python菜鳥求助，使用matplotlib 繪製contour等高線圖，z為2D數組
4、python中如何使用二維數組

Python如何運用matplotlib庫繪製3D圖形

3D圖形在數據分析、數據建模、圖形和圖像處理等領域中都有着廣泛的應用，下面將給大家介紹一下如何在Python中使用 matplotlib進行3D圖形的繪製，包括3D散點、3D表面、3D輪廓、3D直線（曲線）以及3D文字等的繪製。

準備工作：

python中繪製3D圖形，依舊使用常用的繪圖模塊matplotlib，但需要安裝mpl_toolkits工具包，安裝方法如下：windows命令行進入到python安裝目錄下的Scripts文件夾下，執行： pip install –upgrade matplotlib即可；Linux環境下直接執行該命令。

安裝好這個模塊後，即可調用mpl_tookits下的mplot3d類進行3D圖形的繪製。

下面以實例進行說明。

1、3D表面形狀的繪製

這段代碼是繪製一個3D的橢球表面，結果如下：

2、3D直線（曲線）的繪製

這段代碼用於繪製一個螺旋狀3D曲線，結果如下：

3、繪製3D輪廓

繪製結果如下：

python 如何定義動態二維數組

Python中創建二維列表/數組，即創建一個list，並且這個list的元素還是list。可以用列表解析的方法實現。

創建例子如下：

2d_list = [[0 for col in range(cols)] for row in range(rows)]

其中cols, rows變量替換為你需要的數值即可，例如：

2d_list = [[0 for col in range(9)] for row in range(9)]# 9*9的二維列表

python菜鳥求助，使用matplotlib 繪製contour等高線圖，z為2D數組

以畫 z=x^2+y^2 的等高線為例，簡單介紹用 matplotlib 畫等高線的方法.

首先看下 z=x^2+y^2 的三維圖像：

import numpy as npfrom matplotlib import cmimport matplotlib.pyplot as pltfrom mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

delta = 0.2x = np.arange(-3, 3, delta)

y = np.arange(-3, 3, delta)

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

Z = X**2 + Y**2x=X.flatten()

y=Y.flatten()

z=Z.flatten()

fig = plt.figure()

ax = fig.gca(projection=’3d’)

ax.plot_trisurf(x, y, z, cmap=cm.jet, linewidth=0.01)

plt.show()

python中如何使用二維數組

在Python中，一個像這樣的多維表格可以通過“序列的序列”實現。一個表格是行的序列。每一行又是獨立單元格的序列。這類似於我們使用的數學記號，在數學裡我們用Ai,j，而在Python里我們使用A[i][j]，代表矩陣的第i行第j列。

這看起來非常像“元組的列表”（Lists of Tuples）。

“列表的列表”示例：

我們可以使用嵌套的列表推導式（list comprehension）創建一個表格。下面的例子創建了一個“序列的序列”構成的表格，並為表格的每一個單元格賦值。

table= [ [ 0 for i in range(6) ] for j in range(6) ]print tablefor d1 in range(6):for d2 in range(6):table[d1][d2]= d1+d2+2print table123456程序的輸出結果如下：

[[0, 0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0, 0],

[0, 0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0, 0]]，

[[2, 3, 4, 5, 6, 7], [3, 4, 5, 6, 7, 8], [4, 5, 6, 7, 8, 9],

[5, 6, 7, 8, 9, 10], [6, 7, 8, 9, 10, 11], [7, 8, 9, 10, 11, 12]]

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這個程序做了兩件事：創建了一個6 × 6的全0表格。然後使用兩枚骰子的可能組合的數值填充表格。這並非完成此功能最有效的方式，但我們通過這個簡單的例子來演示幾項技術。我們仔細看一下程序的前後兩部分。

程序的第一部分創建並輸出了一個包含6個元素的列表，我們稱之為“表格”；表格中的每一個元素都是一個包含6個0元素的列表。它使用列表推導式，對於範圍從0到6的每一個j都創建對象。每一個對象都是一個0元素列表，由i變量從0到6遍歷產生。初始化完成之後，打印輸出二維全0表格。

推導式可以從裡向外閱讀，就像一個普通表達式一樣。內層列表[ 0 for i in range(6) ]創建了一個包含6個0的簡單列表。外層列表[ […] for j in range(6) ]創建了這些內層列表的6個深拷貝。

程序的第2個部分對2個骰子的每一個組合進行迭代，填充表格的每一個單元格。這由兩層嵌套循環實現，每一個循環迭代一個骰子。外層循環枚舉第一個骰子的所有可能值d1。內層循環枚舉第二個骰子d2。

更新每一個單元格時需要通過table[d1]選擇每一行；這是一個包含6個值的列表。這個列表中選定的單元格通過…[d2]進行選擇。我們將擲骰子的值賦給這個單元格，d1+d2+2。

其他示例：

打印出的列表的列表不太容易閱讀。下面的循環會以一種更加可讀的形式顯示錶格。

for row in table:

print row[2, 3, 4, 5, 6, 7]

[3, 4, 5, 6, 7, 8]

[4, 5, 6, 7, 8, 9]

[5, 6, 7, 8, 9, 10]

[6, 7, 8, 9, 10, 11]

[7, 8, 9, 10, 11, 12]

12345678910111213作為練習，讀者可以試着在打印列表內容時，再打印出行和列的表頭。提示一下，使用”%2d” % value字符串運算符可以打印出固定長度的數字格式。顯示索引值（Explicit Index Values）。

我們接下來對骰子表格進行匯總統計，得出累計頻率表。我們使用一個包含13個元素的列表（下標從0到12）表示每一個骰子值的出現頻率。觀察可知骰子值2在矩陣中只出現了一次，因此我們期望fq[2]的值為1。遍歷矩陣中的每一個單元格，得出累計頻率表。

fq= 13 * [0]for i in range(6):for j in range(6):c= table[i][j]fq[ c ] += 112345使用下標i選出表格中的行，用下標j從行中選出一列，得到單元格c。然後用fq統計頻率。

這看起來非常的數學和規範。

Python提供了另外一種更簡單一些的方式。

使用列表迭代器而非下標，表格是列表的列表，可以採用無下標的for循環遍歷列表元素。

fq= 13 * [0]print fqfor row in table:for c in row:fq[c] += 1print fq[2:

原創文章，作者：小藍，如若轉載，請註明出處：https://www.506064.com/zh-hant/n/230455.html