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函数介绍

ax3d.plot_surface( x, # 网格坐标矩阵的x坐标 （2维数组）

                               y, # 网格坐标矩阵的y坐标 （2维数组）

                               z, # 网格坐标矩阵的z坐标 （2维数组）

                               rstride=30, # 行跨距

                               cstride=30, # 列跨距

                               cmap='jet' # 配色方案 )

配色方案如下：

有很多配色方案不仅局限于下面的几种，可以根据需要设置不同方案

代码如下：

# 绘制3D平面图
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as mp
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
n = 1000
# 生成网格化坐标矩阵
# np.linspace()函数用于在区间内生成n个数据
# meshgrid用于生成网格矩阵  
'''
例如 矩阵
有如下坐标点
(0,1) (1, 1) (2, 1) (1, 0) (1, 0) (1, 0)
那么生成的x矩阵为
0 1 2
1 1 1
y矩阵为
1 1 1 
0 0 0
'''
x, y = np.meshgrid(np.linspace(-3, 3, n), np.linspace(-3, 3, n))
# 根据每个网格点坐标，通过某个公式计算z高度坐标
z = (1 - x / 2 + x ** 5 + y ** 3) * np.exp(-x ** 2 - y ** 2)
mp.figure('3D', facecolor='lightgray')  # 创建画布
# matplotlib不同版本对应的projection的写法不同，可根据对应版本查询其不同的写法，当前matplotlib版本为3.5.2
ax3d = mp.gca(projection='3d')  # 获取坐标系
mp.title('3D Surface', fontsize=18) # 设置图形的名称和字体
ax3d.set_xlabel('x', fontsize=14)  # 设置x轴名称和名称的字体大小
ax3d.set_ylabel('y', fontsize=14)
ax3d.set_zlabel('z', fontsize=14)
# 绘制3D平面图
# rstride: 行跨距
# cstride: 列跨距
ax3d.plot_surface(x, y, z, rstride=30, cstride=30, cmap='jet') # jet配色方案，正数越大越红，越小越蓝
mp.show()