python之meshgrid的使用

本文介绍如何使用NumPy生成网格坐标,并利用Matplotlib的3D绘图功能绘制曲面图。首先,通过meshgrid函数创建二维坐标网格,然后计算每个点的高程值,最后使用plot_surface函数绘制3D曲面图。
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import numpy as np

#meshgrid  转换成坐标的形式

x = np.arange(-5, 5, 1)
y = np.arange(-5, 5, 1)
xx, yy = np.meshgrid(x, y, sparse=True)   # 为一维的矩阵
xx1, yy1 = np.meshgrid(x, y )  # 转换成二维的矩阵坐标

'''

xx1

[[-5 -4 -3 -2 -1  0  1  2  3  4]
 [-5 -4 -3 -2 -1  0  1  2  3  4]
 [-5 -4 -3 -2 -1  0  1  2  3  4]
 [-5 -4 -3 -2 -1  0  1  2  3  4]
 [-5 -4 -3 -2 -1  0  1  2  3  4]
 [-5 -4 -3 -2 -1  0  1  2  3  4]
 [-5 -4 -3 -2 -1  0  1  2  3  4]
 [-5 -4 -3 -2 -1  0  1  2  3  4]
 [-5 -4 -3 -2 -1  0  1  2  3  4]
 [-5 -4 -3 -2 -1  0  1  2  3  4]]



yy1

[[-5 -5 -5 -5 -5 -5 -5 -5 -5 -5]
 [-4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4 -4]
 [-3 -3 -3 -3 -3 -3 -3 -3 -3 -3]
 [-2 -2 -2 -2 -2 -2 -2 -2 -2 -2]
 [-1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1]
 [ 0  0  0  0  0  0  0  0  0  0]
 [ 1  1  1  1  1  1  1  1  1  1]
 [ 2  2  2  2  2  2  2  2  2  2]
 [ 3  3  3  3  3  3  3  3  3  3]
 [ 4  4  4  4  4  4  4  4  4  4]]

'''



#  这样的目的画成一个
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D


x = np.arange(-5, 5, 0.1)
y = np.arange(-5, 5, 0.1)
xx, yy = np.meshgrid(x, y )  # 转换成二维的矩阵坐标


fig = plt.figure(1, figsize=(12, 8))
zz =  (xx**2 + yy**2)
ax = fig.add_subplot(2, 2, 1, projection='3d')
ax.set_top_view()

ax.plot_surface(xx, yy, zz, rstride=1, cstride=1, cmap='rainbow')
plt.show()

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