Matplotlib는 다양한 하드카피 형식과 다양한 플랫폼의 대화형 환경에서 출판 품질의 그래픽을 생성할 수 있는 Python 2D 플로팅 라이브러리입니다.
이전 글에서는 그래픽의 색상과 선을 채우는 방법에 대해 이야기했는데, 오늘은 matplotlib을 사용하여 3D 그래픽을 만드는 방법을 보여드리겠습니다. 이전에도 다양한 2D 그래픽을 시도해 봤고, 3D 그래픽에는 다들 관심을 가지실 거라 믿습니다.
Matplotlib에는 이미 3D 그래픽이 내장되어 있으므로 아무것도 다운로드할 필요가 없습니다. 먼저 몇 가지 완전한 모듈을 가져와야 합니다.
from mpl_toolkits.mplot3d import axes3d import matplotlib.pyplot as plt
실제로 3차원으로 무언가를 그리려면 다양한 종류의 축이 필요하기 때문에 axis3d를 사용합니다. 아래:
fig = plt.figure() ax1 = fig.add_subplot(111, projection='3d')
여기서는 평소와 같이 그림을 정의한 다음 ax1을 일반적인 하위 그림으로 정의합니다. 이번에는 3D 투영을 사용합니다. Matplotlib에 우리가 3차원 데이터를 제공하고 있음을 상기시키기 위해 이 작업을 수행해야 합니다.
이제 3D 데이터를 만들어 보겠습니다.
x = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10] y = [5,6,7,8,2,5,6,3,7,2] z = [1,2,6,3,2,7,3,3,7,2]
다음으로 플롯해 보겠습니다. 먼저 간단한 와이어프레임 예를 보여드리겠습니다.
ax1.plot_wireframe(x,y,z)
마지막으로:
ax1.set_xlabel('x axis') ax1.set_ylabel('y axis') ax1.set_zlabel('z axis') plt.show()
전체 코드는 다음과 같습니다.
from mpl_toolkits.mplot3d import axes3d import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib import style style.use('fivethirtyeight') fig = plt.figure() ax1 = fig.add_subplot(111, projection='3d') x = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10] y = [5,6,7,8,2,5,6,3,7,2] z = [1,2,6,3,2,7,3,3,7,2] ax1.plot_wireframe(x,y,z) ax1.set_xlabel('x axis') ax1.set_ylabel('y axis') ax1.set_zlabel('z axis') plt.show()
결과는 다음과 같습니다(사용된 스타일 포함):
요약
이 3D 그래픽은 대화형일 수 있습니다. . 먼저, 마우스 왼쪽 버튼을 클릭하고 드래그하여 그래픽을 이동할 수 있습니다. 마우스 오른쪽 버튼을 사용하여 드래그하여 확대하거나 축소할 수도 있습니다.
위 내용은 Matplotlib을 사용하여 3D 그래픽을 그리는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

Python은 엄격하게 라인 별 실행이 아니지만 통역사 메커니즘을 기반으로 최적화되고 조건부 실행입니다. 통역사는 코드를 PVM에 의해 실행 된 바이트 코드로 변환하며 상수 표현식을 사전 컴파일하거나 루프를 최적화 할 수 있습니다. 이러한 메커니즘을 이해하면 코드를 최적화하고 효율성을 향상시키는 데 도움이됩니다.

Python에는 두 개의 목록을 연결하는 방법이 많이 있습니다. 1. 연산자 사용 간단하지만 큰 목록에서는 비효율적입니다. 2. 효율적이지만 원래 목록을 수정하는 확장 방법을 사용하십시오. 3. 효율적이고 읽기 쉬운 = 연산자를 사용하십시오. 4. 메모리 효율적이지만 추가 가져 오기가 필요한 itertools.chain function을 사용하십시오. 5. 우아하지만 너무 복잡 할 수있는 목록 구문 분석을 사용하십시오. 선택 방법은 코드 컨텍스트 및 요구 사항을 기반으로해야합니다.

Python 목록을 병합하는 방법에는 여러 가지가 있습니다. 1. 단순하지만 큰 목록에 대한 메모리 효율적이지 않은 연산자 사용; 2. 효율적이지만 원래 목록을 수정하는 확장 방법을 사용하십시오. 3. 큰 데이터 세트에 적합한 itertools.chain을 사용하십시오. 4. 사용 * 운영자, 한 줄의 코드로 중소형 목록을 병합하십시오. 5. Numpy.concatenate를 사용하십시오. 이는 고성능 요구 사항이있는 대규모 데이터 세트 및 시나리오에 적합합니다. 6. 작은 목록에 적합하지만 비효율적 인 Append Method를 사용하십시오. 메소드를 선택할 때는 목록 크기 및 응용 프로그램 시나리오를 고려해야합니다.

CompiledLanguagesOfferSpeedSecurity, while InterpretedLanguagesProvideeaseofusEandportability

Python에서, for 루프는 반복 가능한 물체를 가로 지르는 데 사용되며, 조건이 충족 될 때 반복적으로 작업을 수행하는 데 사용됩니다. 1) 루프 예제 : 목록을 가로 지르고 요소를 인쇄하십시오. 2) 루프 예제 : 올바르게 추측 할 때까지 숫자 게임을 추측하십시오. 마스터 링 사이클 원리 및 최적화 기술은 코드 효율성과 안정성을 향상시킬 수 있습니다.

목록을 문자열로 연결하려면 Python의 join () 메소드를 사용하는 것이 최선의 선택입니다. 1) join () 메소드를 사용하여 목록 요소를 ''.join (my_list)과 같은 문자열로 연결하십시오. 2) 숫자가 포함 된 목록의 경우 연결하기 전에 맵 (str, 숫자)을 문자열로 변환하십시오. 3) ','. join (f '({fruit})'forfruitinfruits와 같은 복잡한 형식에 발전기 표현식을 사용할 수 있습니다. 4) 혼합 데이터 유형을 처리 할 때 MAP (str, mixed_list)를 사용하여 모든 요소를 문자열로 변환 할 수 있도록하십시오. 5) 큰 목록의 경우 ''.join (large_li

PythonuseSahybrideactroach, combingingcompytobytecodeandingretation.1) codeiscompiledToplatform-IndependentBecode.2) bytecodeistredbythepythonvirtonmachine, enterancingefficiency andportability.


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