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怎么在python中繪制一個3維正態(tài)分布圖-創(chuàng)新互聯(lián)
本篇文章為大家展示了怎么在python中繪制一個3維正態(tài)分布圖，內(nèi)容簡明扼要并且容易理解，絕對能使你眼前一亮，通過這篇文章的詳細介紹希望你能有所收獲。
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from matplotlib import pyplot as plt import numpy as np from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
在貼代碼之前，有必要從整體上了解這些圖是如何畫出來的。可以把上面每一個3D圖片理解成一個長方體。輸入數(shù)據(jù)是三維的，x軸y軸和z軸。在第三個圖片里面有x、y和z坐標(biāo)的標(biāo)識。在第三張圖片中，我們可以理解為，z是隨著x和y變化的函數(shù)。就像一個人在山丘地區(qū)走動一樣，其中x和y表示的是方向，z表示的這個人在上坡還是下坡。第二張圖片的中間那個，其實是一個3維的正態(tài)分布圖。
具體的公式為：
上面的是2維的，即只有x和y，如果是三維的話，需要一點變形，只需要在上面的公式基礎(chǔ)之上把exp（）里面改變?yōu)椋篹xp(-((x-u)^2 + (y - u)^2)/(2q^2)), 這里的u表示平均值，q表示標(biāo)準(zhǔn)差。這樣變化之后，z = f(x, y)。這就是z值的公式了，表示的是z值隨著x和y值的變化而變化的函數(shù)。
下面貼一下代碼
這是第二張圖片的代碼。
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);
# 具體函數(shù)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()
這是第三張圖片的代碼
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()上述內(nèi)容就是怎么在python中繪制一個3維正態(tài)分布圖，你們學(xué)到知識或技能了嗎？如果還想學(xué)到更多技能或者豐富自己的知識儲備，歡迎關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道。
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文章起源：http://www.ef60e0e.cn/article/cojjji.html
