图形预览:

python 利用matplotlib在3D空间绘制二次抛物面的案例

0、import

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

1、开口向上的抛物面

fig = plt.figure(figsize=(9,6),
         facecolor='khaki'
        )
ax = fig.gca(projection='3d')
# 二元函数定义域平面集
x = np.linspace(start=-3,
        stop=3,
        num=100
        )
y = np.linspace(start=-3,
        stop=3,
        num=100
        )
X, Y = np.meshgrid(x, y)  # 网格数据
Z = np.power(X, 2) + np.power(Y, 2)  # 二元函数 z = x**2 + y**2
# 绘图
surf = ax.plot_surface(X=X,
            Y=Y,
            Z=Z,
            rstride=2,  # row stride, 行跨度
            cstride=2,  # column stride, 列跨度 
            color='r',
            linewidth=0.5,
           )
# 调整视角
ax.view_init(elev=7,  # 仰角
       azim=30  # 方位角
      )
# 显示图形
plt.show()

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2、开口向下的抛物面

fig = plt.figure(figsize=(9,6),
         facecolor='khaki'
        )
ax = fig.gca(projection='3d')
# 二元函数定义域平面集
x = np.linspace(start=-3,
        stop=3,
        num=100
        )
y = np.linspace(start=-3,
        stop=3,
        num=100
        )
X, Y = np.meshgrid(x, y)  # 网格数据
Z = np.power(X, 2) + np.power(Y, 2)  # 二元函数 z = x**2 + y**2
# 绘图
surf = ax.plot_surface(X=X,
            Y=Y,
            Z=-Z,
            rstride=2,  # row stride, 行跨度
            cstride=2,  # column stride, 列跨度 
            color='g',
            linewidth=0.5,
           )
# 调整视角
ax.view_init(elev=7,  # 仰角
       azim=30  # 方位角
      )
# 显示图形
plt.show()

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3、用多子区显示不同抛物面

fig = plt.figure(figsize=(24, 16),
         facecolor='khaki'
        )
# 二元函数定义域平面集
x = np.linspace(start=-3,
        stop=3,
        num=100
        )
y = np.linspace(start=-3,
        stop=3,
        num=100
        )
X, Y = np.meshgrid(x, y)  # 网格数据
Z = np.power(X, 2) + np.power(Y, 2)  # 二元函数 z = x**2 + y**2
# -------------------------------- subplot(221) --------------------------------
ax = fig.add_subplot(221, projection='3d')
# 开口向上的抛物面
surf = ax.plot_surface(X=X,
            Y=Y,
            Z=Z,
            rstride=2,  # row stride, 行跨度
            cstride=2,  # column stride, 列跨度 
            color='r',
            linewidth=0.5,
           )
# -------------------------------- subplot(223) --------------------------------
ax = fig.add_subplot(223, projection='3d')
# 开口向下的抛物面
surf = ax.plot_surface(X=X,
            Y=Y,
            Z=-Z,
            rstride=2,  # row stride, 行跨度
            cstride=2,  # column stride, 列跨度 
            color='g',
            linewidth=0.5,
           )
# -------------------------------- subplot(22, (2,4)) --------------------------------
ax = plt.subplot2grid(shape=(2,2),
           loc=(0, 1),
           rowspan=2,
           projection='3d'
           )
# 开口向上的抛物面
surf1 = ax.plot_surface(X=X,
            Y=Y,
            Z=Z,
            rstride=2,  # row stride, 行跨度
            cstride=2,  # column stride, 列跨度 
            color='r',
            linewidth=0.5,
            )
# 开口向下的抛物面
surf2 = ax.plot_surface(X=X,
            Y=Y,
            Z=-Z,
            rstride=2,  # row stride, 行跨度
            cstride=2,  # column stride, 列跨度 
            color='g',
            linewidth=0.5,
           )
# 调整视角
ax.view_init(elev=7,  # 仰角
       azim=30  # 方位角
      )
# -------------------------------- fig --------------------------------
# 调整子区布局
fig.subplots_adjust(wspace=0.1,  # width space
          hspace=0.15  # height space
          )
# 显示图形
plt.show()

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以上为个人经验,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教。

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RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存

三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。

首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。

据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。