python matplotlib实现坐标投影的示例代码
作者：微小冷
这篇文章主要为大家详细介绍了python matplotlib实现坐标投影,文中的示例代码讲解详细,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴可以跟随小编一起学习一下
三维坐标
【plt】可以将二维图形嵌入到三维坐标系中，方法也很简单，只需用创建一个子坐标框架，并指定其投影方式为3d，并通过zdir参数指定一个额外的轴即可。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
xs = np.linspace(0, 1, 100)
ys = np.sin(xs * 2 * np.pi) / 2 + 0.5
fig = plt.figure()
zs = ['x', 'y', 'z']
for i, z in enumerate(zs, 1):
ax = fig.add_subplot(1,3,i, projection='3d')
ax.plot(xs, ys, zs=0, zdir=z)
ax.set_zlim(0,1)
ax.set_xlim(0,1)
ax.set_ylim(0,1)
plt.show()
很显然，这是个伪 3 D 3D 3D曲线，但plot函数是有实力绘制真正的三维曲线的。但在三维空间中，需要三个坐标才能确定一个点的位置，空间中的一条三维曲线，需要三个坐标来共同表示
xs = np.linspace(0, 5, 100) ys = np.sin(xs * 2 * np.pi) / 2 + 0.5 zs = np.cos(xs * 2 * np.pi) / 2 + 0.5 ax = plt.subplot(projection='3d') ax.plot(xs, ys, zs) plt.show()
效果如下
极坐标
极坐标也是一种投影，只需将projection设为polar即可实现极坐标的绘制。并且在极坐标中，plot函数保留了默认自变量的功能，示例如下
r = np.arange(0, 2, 0.01) th = 2 * np.pi * r ax = plt.subplot(121, projection='polar') ax.plot(th, r) ax = plt.subplot(122, projection='polar') ax.plot(r) plt.show()
对于弧度而言，1是一个很大的数，相当于三分之一个圆周了，所以在右侧的极坐标图像中，出现了明显的棱角。
地理坐标
projection的含义是投影，除了3D坐标和极坐标之外，还支持多种地理坐标，下面就列举几个不同的地理坐标并绘图
projs = ['aitoff', 'hammer', 'lambert', 'mollweide']
fig = plt.figure()
xs = ys = np.arange(-2,2,0.01)
for i, p in enumerate(projs, 1):
ax = fig.add_subplot(2,2,i,projection=p)
ax.plot(xs, ys)
plt.title(p)
plt.grid()
plt.show()
这四个投影的含义是
aitoff 埃托夫投影，经过改进的方位投影，采用了椭圆形经纬网，适用于绘制小比例的世界地图。
- hammer 哈默投影，一种等积伪圆柱投影。其横坐标是等面积圆柱投影和桑生投影的平均值，纵坐标由等面积条件导出，使整个世界置于椭圆内。
- lambert 兰勃特投影，一种等角圆锥投影。设想用一个正圆锥切于或割于球面，应用等角条件将地球面投影到圆锥面上，然后沿一母线展开成平面。
- mollweide 摩尔维特投影，一种以椭圆（轴比为 2:1）形式显示世界的等积伪圆柱地图投影。
以上就是python matplotlib实现坐标投影的示例代码的详细内容，更多关于python matplotlib坐标投影的资料请关注脚本之家其它相关文章！