解释下这段代码X,Y = np.meshgrid(info['死亡人数'].head(20),info['确诊人数'].head(20)) Z=X/Y/10 fig = plt.figure(figsize=(10, 10), facecolor='white') #创建图片 sub = fig.add_subplot(111, projection='3d',title="根据患病人数和死亡人数绘制死亡率3D图") surf = sub.plot_surface(X, Y, Z, cmap=plt.cm.brg) cb = fig.colorbar(surf, shrink=0.5, aspect=15) sub.set_xlabel(r"死亡人数") sub.set_ylabel(r"确诊人数") sub.set_zlabel(r"死亡率") plt.show()
时间: 2024-04-26 08:20:58 浏览: 242
这段代码是用来绘制一个根据患病人数和死亡人数绘制死亡率的三维图形的代码。
首先,该代码使用了numpy库的meshgrid函数,将info中“死亡人数”和“确诊人数”前20个数据分别作为X轴和Y轴的数据,生成一个二维数组作为底面的网格。
然后,根据公式Z=X/Y/10,计算出每个网格点的死亡率(Z轴数据),其中除以10是为了缩小Z轴比例。
接下来,使用matplotlib库的figure函数创建一个大小为10x10的图片,并设置背景颜色为白色。
再使用subplot方法在该图片上添加一个三维坐标系,并设置标题为“根据患病人数和死亡人数绘制死亡率3D图”。
然后,使用plot_surface函数将网格数据X、Y、Z作为参数,生成一个三维曲面,并设置颜色映射为彩虹色。
接着,使用colorbar函数添加一个颜色条,以便查看颜色与实际值的对应关系。
最后,设置X、Y、Z轴的标签,并使用show方法展示出这个三维图形。
相关问题
x = np.linspace(0,100,1000) # The y here is the x axis y = np.linspace(-10,10,100) X, Y = np.meshgrid(x,y) 解释
### 使用 `numpy.linspace` 和 `numpy.meshgrid`
#### 创建线性空间
为了创建一系列均匀分布的数值,可以使用 `numpy.linspace()` 函数。此函数接受三个主要参数:起始值、结束值以及希望生成多少个样本点。
```python
import numpy as np
start = 0
stop = 1
num_samples = 5
linear_space = np.linspace(start=start, stop=stop, num=num_samples)
print(f"Linear space with {num_samples} samples between [{start}, {stop}] is:\n{linear_space}")
```
上述代码片段展示了如何利用 `linspace` 来构建一个具有指定数量样例的一维数组[^1]。
#### 构建网格数据结构
当涉及到多维情况时,比如二维平面内的坐标系,则需要用到 `numpy.meshgrid()` 方法来构造相应的网格点矩阵。给定两个一维数组作为输入,该方法会返回一对二维数组,分别对应于X轴方向和Y轴方向上所有的组合位置。
考虑如下例子:
```python
x_values = np.array([0, 0.5, 1])
y_values = np.array([0, 1])
xx, yy = np.meshgrid(x_values, y_values)
print("XX (along X-axis):\n", xx)
print("\nYY (along Y-axis):\n", yy)
```
这里展示的是基于给定的一组离散点,在笛卡尔平面上形成完整的格子状布局的方式[^2]。
对于更高维度的情况,只需提供更多的向量即可扩展到三维甚至更多维的空间内建立类似的网格关系。
通过这种方式产生的输出不仅有助于可视化处理过程中的几何变换等问题,而且也是许多科学计算任务的基础工具之一。
#### 可视化网格点
为了更好地理解这些概念,可以通过绘制图形来进行辅助说明。下面是一个简单的绘图实例,它将显示由前面定义好的 `xx` 和 `yy` 所组成的各个节点的位置。
```python
import matplotlib.pyplot as plt
plt.figure(figsize=(6, 4))
plt.scatter(xx, yy, c='blue', marker='o')
for i in range(len(yy)):
for j in range(len(xx[i])):
plt.text(xx[i][j], yy[i][j], f'({xx[i][j]}, {yy[i][j]})', fontsize=8, ha='right')
plt.title('Grid Points Created by Meshgrid')
plt.xlabel('X Values')
plt.ylabel('Y Values')
plt.xlim(-0.5, 1.5); plt.ylim(-0.5, 1.5);
plt.grid(True)
plt.show()
```
这段脚本将会画出所有可能的 `(x,y)` 对应点,并标注其具体坐标准确地呈现出整个网格结构[^3]。
解释代码x, y = np.meshgrid(x, y)
在Numpy中,`np.meshgrid()`是一个函数,用于生成多维坐标网格。该函数接受多个一维数组作为参数,并返回一个包含每个数组中所有组合的多维坐标网格。
代码`x, y = np.meshgrid(x, y)`中,假设`x`和`y`都是一维数组,该行代码将会生成一个2D坐标网格,其中第一维度对应于`x`数组,第二维度对应于`y`数组。返回的`x`和`y`是相同维度的二维数组,其中每个元素都是一个二元组`(x[i], y[j])`,表示网格中的一个点。
这个函数通常用于在数据可视化中,生成网格数据以便进行绘制。
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