python 绘制三维图形、三维数据散点图

1. 绘制3D曲面图

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from matplotlib import pyplot as plt

import numpy as np

from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

fig=plt.figure()

ax=Axes3D(fig)

x=np.arange(-4,4,0.25)

y=np.arange(-4,4,0.25)

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

r=np.sqrt(x**2, y**2)

z=np.sin（r）

//绘面函数

ax.plot_surface（x,y,z,rstride=1,cstride=1,cmap=“rainbow”

plt.show（）

2.绘制三维的散点图（表述一些数据点分布）

4a.mat数据地址：http blog.csdn.net/eddy_zhang/article/details/50496164

from matplotlib import pyplot as plt

import scipy.io as sio

from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

matl=‘4a.mat’

data=sio.loadmat（matl）

m=data[‘data’]

x,y,z=m[0],m[1],m[2]

//创建一个绘图工程

ax=plt.subplot（111,project=‘3D’）

//将数据点分成三部分画，在颜色上有区分度

ax.scatter（x[：1000], y[：1000], z[：1000],c=‘y’ ）//绘制数据点

ax.scatter（x[1000：4000], y[1000：4000], z[1000：4000],c=‘r’ ）//绘制数据点

ax.scatter（x[4000：], y[4000：], z[4000：],c=‘g’ ）//绘制数据点

ax.set_zlable（‘z’）//坐标轴

ax.set_ylable（‘y’）//坐标轴

ax.set_xlable（‘x’）

plt.show（）

c4d怎么用python画三维图

要以Python生成器为媒介。

用以下代码可以简单行程一个三维图，在这个基础上根据您的需要改写代码就可以了。

在生成器内的python代码会生成一个object。默认下，生成了一个立方体，并返回：

import c4d

def main():

return c4d.BaseObject(c4d.Ocube)

UserData输入

当然也可以返回别的物体，或者用userdata调整物体参数。注意op可以快速引用生成器对象。

importc4d

defmain():

cone =c4d.BaseObject(c4d.Ocone)

cone[c4d.PRIM_CONE_TRAD] = op[c4d.ID_USERDATA,1]

return cone

具体创建三维图步骤如下

1首先要【创建】-【造型】-【python生成器】，默认生成一个立方体即python编辑器

2-选中对象，右下角【打开python编辑器】

3-代码表示定义一个函数并返回C4D基本物体

4-这里简单改一下，把原代码中的Ocube改成Osphere，点一下执行，会生成一个三维球体。对于基本造型对象，这里的对象名称通用语法为大写字母O加对象的英文。

5-这里还可以用定义变量返回值的表达方法，比如这里定义变量cone(圆锥)，c4d的属性就是大写字母O加上圆锥的英文即Ocone，返回这个变量值，执行就得到了一个圆锥。

6-除了生成基本三维图形，python编辑器可以做很多事情，这里如果有一定的python编码基础，会更容易一些。可以在网上找几个实例试一下，比如这种，生成数字的。可以在搜索引擎输入关键字Cinema 4D - Python scripts来检索别人写好的脚本。

求Python三体建模代码

三体模型

1. 代码

现在为了把之前的代码延伸到三体系统，需要给常数增加一些东西——增加第三体的质量、位置和速率向量。把第三恒星的质量视作和太阳的质量等同。

#Mass of the Third Starm3=1.0 #Third Star#Position of the Third Starr3=[0,1,0] #mr3=sci.array(r3,dtype='float64')#Velocity of the Third Starv3=[0,-0.01,0]v3=sci.array(v3,dtype='float64')

需要更新代码中质心和质心速率的公式。#Update COM formular_com=(m1*r1+m2*r2+m3*r3)/(m1+m2+m3)#Update velocity of COM formulav_com=(m1*v1+m2*v2+m3*v3)/(m1+m2+m3)

对一个三体系统来说，需要修改运动方程使之包括另一物体施加的额外引力。因此，需要在RHS上，对问题中每一对物体施加力的其他物体增加一个力项。在三体系统的情况下，一个物体会受到其余两个物体施加的力的影响并因此在RHS上出现两个力项。数学上可表示为：

为在代码中反映这些变化，需要为odeint求解器创建一个新函数。

def ThreeBodyEquations(w,t,G,m1,m2,m3): r1=w[:3] r2=w[3:6] r3=w[6:9] v1=w[9:12] v2=w[12:15] v3=w[15:18] r12=sci.linalg.norm(r2-r1) r13=sci.linalg.norm(r3-r1) r23=sci.linalg.norm(r3-r2) dv1bydt=K1*m2*(r2-r1)/r12**3+K1*m3*(r3-r1)/r13**3 dv2bydt=K1*m1*(r1-r2)/r12**3+K1*m3*(r3-r2)/r23**3 dv3bydt=K1*m1*(r1-r3)/r13**3+K1*m2*(r2-r3)/r23**3 dr1bydt=K2*v1 dr2bydt=K2*v2 dr3bydt=K2*v3 r12_derivs=sci.concatenate((dr1bydt,dr2bydt)) r_derivs=sci.concatenate((r12_derivs,dr3bydt)) v12_derivs=sci.concatenate((dv1bydt,dv2bydt)) v_derivs=sci.concatenate((v12_derivs,dv3bydt)) derivs=sci.concatenate((r_derivs,v_derivs)) return derivs

最后，调用odeint函数并向其提供上述函数连同初始条件。#Package initial parametersinit_params=sci.array([r1,r2,r3,v1,v2,v3]) #Initial parametersinit_params=init_params.flatten() #Flatten to make 1D arraytime_span=sci.linspace(0,20,500) #20 orbital periods and 500 points#Run the ODE solverimport scipy.integratethree_body_sol=sci.integrate.odeint(ThreeBodyEquations,init_params,time_span,args=(G,m1,m2,m3))

Python：numpy.array()创建三维以上数组

需求：根据已有的多个列表，利用numpy.array()函数创建三维以上数组

格式概述： 每一维用一个 [] 括起，不同维之间用 , 逗号间隔，最后总体再用 [] 括起！！！

说明 ：列表肯定是一维的，多个列表一行一行堆叠形成二维，多个这样的二维构成三维，以此类推可得更高维矩阵（一般3维以上就不用numpy.array()这种方法创建了）。

注意 ：高维数组，以三维（5,2,3）为例：前面的5代表页数，即表示（2,3）这样的二维矩阵有5个。即： 前面的数，永远代表比它"低一维"的数组有多少个 ！

（1）创建二维数组的例子：

（2）创建三维数组的例子1：（2,3,3）

（3）创建三维数组的例子2：（4,2,3）

补充：最快验证自己创建的数组是否满足自己的维度需求的方式，就是看打印的结果中， 最外面有几个 ] 中括号，有几个 ] 就是几维数组 ！如本文中第3个例子，打印结果最外层有3个 ]，说明满足3维的要求。

使用Python画出一个三维的函数图像，数据来自于一个Excel表格？

raw_input获取的输入是字符串，不能直接用np.array，需要用split进行切分，然后强制转化成数值类型，才能用plot函数

我把你的代码稍微修改了一下，可能不太漂亮，不过能运行了

x=[1,2,3]

a

=

raw_input('function')

a

=

a.split('

')#依空格对字符串a进行切分，如果是用逗号分隔，则改成a.split(',')

b

=

[]

for

i

in

range(len(a)):#把切分好的字符强制转化成int类型，如果是小数，将int改为float

b.append(int(a[i]))

plt.plot(x,

b,

label='x',

color="green",

linewidth=1)

什么是精细三维全过程Python建模

建模的精细度精细三维全过程Python建模

初期建模的时候按照物体的细节在电脑中建模生成，并赋予恰当的贴图

建模，就是建立模型，就是为了理解事物而对事物做出的一种抽象，是对事物的一种无歧义的书面描述。建立系统模型的过程，又称模型化。建模是研究系统的重要手段和前提。凡是用模型描述系统的因果关系或相互关系的过程都属于建模。

因描述的关系各异，所以实现这一过程的手段和方法也是多种多样的。可以通过对系统本身运动规律的分析，根据事物的机理来建模;也可以通过对系统的实验或统计数据的处理，并根据关于系统的已有的知识和经验来建模。还可以同时使用几种方法。

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