我正在嘗試使用 python matplotlib 生成雙積分圖。X 和 Y 范圍已定義，Z 是 X 和 Y 的二重積分。
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import scipy
from scipy.integrate import dblquad
fig, ax = plt.subplots(subplot_kw={"projection": "3d"})
def function_I(x, y):
return np.sin(x)*np.cos(y/5)
#Make data
X = np.arange(-5, 5, 0.25)
Y = np.arange(-5, 5, 0.25)
X, Y = np.meshgrid(X, Y)
Z = scipy.integrate.dblquad(function_I, -5, 5, -5, 5)
# plot the surface
ax.plot_surface(X, Y, Z)
fig.colorbar(surf, shrink=0.5, aspect=5)
plt.show()
線
ax.plot_surface(X, Y, Z)
給
AttributeError: 'tuple' object has no attribute 'ndim'
一些類似的問題提供了與 .shape 和 .reshape 相關的解決方案？沒有多大意義。任何意見表示贊賞！
uj5u.com熱心網友回復：
dblquad(function_I, -5, 5, -5, 5)計算一個完整區域的積分，因此得到一個值。
以下方法旨在計算連續坐標之間每個小塊的積分。然后使用每個補丁的平均 XY 位置繪制一個曲面。
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from scipy.integrate import dblquad
def function_I(x, y):
return np.sin(x) * np.cos(y / 5)
# Make data
X = np.linspace(-5, 5, 41)
Y = np.linspace(-5, 5, 41)
X, Y = np.meshgrid(X, Y)
Z = np.zeros_like(X)
for i in range(1, X.shape[0]):
for j in range(1, X.shape[1]):
Z[i, j], _ = dblquad(function_I, X[i - 1, j - 1], X[i, j], Y[i - 1, j - 1], Y[i, j])
# plot the surface
fig, ax = plt.subplots(subplot_kw={"projection": "3d"})
ax.plot_surface((X[:-1, :-1] X[1:, 1:]) / 2, (Y[:-1, :-1] Y[1:, 1:]) / 2, Z[1:, 1:])
plt.show()
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標籤：Python 麻木的 matplotlib
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