怎么在python3中使用Axes3D库绘制3D模型图-创新互联
这篇文章给大家介绍怎么在python3中使用Axes3D库绘制3D模型图，内容非常详细，感兴趣的小伙伴们可以参考借鉴，希望对大家能有所帮助。
python的五大特点是什么
python的五大特点：1.简单易学，开发程序时，专注的是解决问题,而不是搞明白语言本身。2.面向对象，与其他主要的语言如C++和Java相比, Python以一种非常强大又简单的方式实现面向对象编程。3.可移植性，Python程序无需修改就可以在各种平台上运行。4.解释性，Python语言写的程序不需要编译成二进制代码,可以直接从源代码运行程序。5.开源，Python是 FLOSS(自由/开放源码软件)之一。
python代码
import numpy as np
from scipy import stats
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
# 三维，两个特征
fig = plt.figure(figsize=(8, 6)) #设置图标的大小
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') # 111的意思是把画布分为1行1列，画在第一个方格内。其实就是整个画布。
# 创建样本，注意两个特征不能线性相关，否则无法用最小二乘解参数
X1 = np.arange(-4, 4, 0.1)
m = len(X1)
X2 = np.random.rand(m)*5
# print(X2)
# print(X1)
# 堆叠全1数组和X1以及X2形成样本的矩阵，倒置，用以矩阵乘法
X = np.vstack((np.full(m, 1), X1, X2)).T
# y = 15*X1 + 3 * X2 + theta0
# 自定义样本输出
Y = X1 + 3 * X2 + 3*np.random.randn(m)
# 利用标准方程(最小二乘法求解theta)
theta = np.dot(np.dot(np.linalg.inv(np.dot(np.transpose(X), X)),
np.transpose(X)), Y)
print(theta)
# 构造网格 meshgrid函数可以通过延伸矩阵构造多维坐标中的网格坐标。
M, N = np.meshgrid(X1, X2)
# zip函数构建一个多元祖[(x1,y1),(x2,y2)...],ravel函数将一个多维数组合并成一维数组
Z = np.array([theta[1] * d + theta[2]*p + theta[0] for d, p in zip(np.ravel(M), np.ravel(N))]).reshape(M.shape)
# 根据网格和函数构建图形 suface是一个完整的面
ax.plot_surface(M, N, Z)
# scatter是散点图
ax.scatter(X1, X2, Y, c='r')
# 设置坐标轴的名称
ax.set_xlabel('X')
ax.set_ylabel('Y')
ax.set_zlabel('Z')
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