绘制3D图
一个 3D 函数的表面图，其中包含向量场。
Python 代码示例，使用 matplotlib 和 numpy 库来绘制类似的图。
python
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import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
# 生成网格
x = np.linspace(-5, 5, 50)
y = np.linspace(-5, 5, 50)
X, Y = np.meshgrid(x, y)
Z = np.exp(-((X - 2) ** 2 + (Y - 2) ** 2)) + np.exp(-((X + 2) ** 2 + (Y + 2) ** 2)) + np.exp(-((X - 2) ** 2 + (Y + 2) ** 2))
# 计算梯度 (向量场)
U, V = np.gradient(Z)
# 创建3D图形
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
# 绘制表面图
ax.plot_surface(X, Y, Z, cmap='Reds', edgecolor='none', alpha=0.8)
# 绘制向量场
ax.quiver(X, Y, Z, U, V, 0, color='black', length=0.1)
# 隐藏坐标轴
ax.set_xticks([])
ax.set_yticks([])
ax.set_zticks([])
ax.set_axis_off()
# 设置视角
ax.view_init(elev=30, azim=60)
plt.show()
效果图如下
