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使用python绘制3维正态分布图的方法

时间:2021-05-09 00:49     来源/作者:liangyhgood

今天使用python画了几个好玩的3d展示图,现在分享给大家。

先贴上图片

使用python绘制3维正态分布图的方法

使用python绘制3维正态分布图的方法

使用python绘制3维正态分布图的方法

使用的python工具包为:

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from matplotlib import pyplot as plt
import numpy as np
from mpl_toolkits.mplot3d import axes3d

在贴代码之前,有必要从整体上了解这些图是如何画出来的。可以把上面每一个3d图片理解成一个长方体。输入数据是三维的,x轴y轴和z轴。在第三个图片里面有x、y和z坐标的标识。在第三张图片中,我们可以理解为,z是随着x和y变化的函数。就像一个人在山丘地区走动一样,其中x和y表示的是方向,z表示的这个人在上坡还是下坡。第二张图片的中间那个,其实是一个3维的正态分布图。

具体的公式为:

使用python绘制3维正态分布图的方法

上面的是2维的,即只有x和y,如果是三维的话,需要一点变形,只需要在上面的公式基础之上把exp()里面改变为:exp(-((x-u)^2 + (y - u)^2)/(2q^2)), 这里的u表示平均值,q表示标准差。这样变化之后,z = f(x, y)。这就是z值的公式了,表示的是z值随着x和y值的变化而变化的函数。

下面贴一下代码

这是第二张图片的代码。

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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)
len = 8;
step = 0.4;
 
 
def build_layer(z_value):
 x = np.arange(-len, len, step);
 y = np.arange(-len, len, step);
 z1 = np.full(x.size, z_value/2)
 z2 = np.full(x.size, z_value/2)
 z1, z2 = np.meshgrid(z1, z2)
 z = z1 + z2;
 
 x, y = np.meshgrid(x, y)
 return (x, y, z);
 
def build_gaussian_layer(mean, standard_deviation):
 x = np.arange(-len, len, step);
 y = np.arange(-len, len, step);
 x, y = np.meshgrid(x, y);
 z = np.exp(-((y-mean)**2 + (x - mean)**2)/(2*(standard_deviation**2)))
 z = z/(np.sqrt(2*np.pi)*standard_deviation);
 return (x, y, z);
 
# 具体函数方法可用 help(function) 查看,如:help(ax.plot_surface)
x1, y1, z1 = build_layer(0.2);
ax.plot_surface(x1, y1, z1, rstride=1, cstride=1, color='green')
 
x5, y5, z5 = build_layer(0.15);
ax.plot_surface(x5, y5, z5, rstride=1, cstride=1, color='pink')
 
# x2, y2, z2 = build_layer(-0.26);
# ax.plot_surface(x2, y2, z2, rstride=1, cstride=1, color='yellow')
#
# x6, y6, z6 = build_layer(-0.22);
# ax.plot_surface(x6, y6, z6, rstride=1, cstride=1, color='pink')
 
# x4, y4, z4 = build_layer(0);
# ax.plot_surface(x4, y4, z4, rstride=1, cstride=1, color='purple')
 
x3, y3, z3 = build_gaussian_layer(0, 1)
ax.plot_surface(x3, y3, z3, rstride=1, cstride=1, cmap='rainbow')
plt.show()
 
 
这是第三张图片的代码
 
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import mpl_toolkits.mplot3d
 
x, y = np.mgrid[-1:1:20j, -1:1:20j]
z = x * np.exp(-x ** 2 - y ** 2)
 
ax = plt.subplot(111, projection='3d')
ax.plot_surface(x, y, z, rstride=2, cstride=1, cmap=plt.cm.coolwarm, alpha=0.8)
ax.set_xlabel('x')
ax.set_ylabel('y')
ax.set_zlabel('z')
 
plt.show()

以上这篇使用python绘制3维正态分布图的方法就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持服务器之家。

原文链接:https://blog.csdn.net/liangyihuai/article/details/78501017

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