[Python知识库]Python 3D函数图形投影到2D坐标轴上

1、contourf函数命令

	cmap = matplotlib.cm.jet
    norm = matplotlib.colors.Normalize(vmin=min(np.array(sol)), vmax=max(np.array(sol)))
    plt.contourf(X,Y,Z,cmap=cmap,norm=norm,levels=50) 
    #levels 这里的尽量多才能与imshow一致 
    cbar = plt.colorbar()
    plt.grid(False)
    plt.show()

2、imshow函数命令

	extent=(0,1,0,1)
    #指定colormap  
    cmap = matplotlib.cm.jet  #设置为 由蓝色 到电红色   
    #设定每个图的colormap和colorbar所表示范围是一样的，即归一化  
    norm = matplotlib.colors.Normalize(vmin=min(X), vmax=max(X))  
        
    fig = plt.figure(figsize=(10, 10))#plt.figure(figsize=(8, 16))
    
    ax= fig.add_subplot(131)
    #使用自定义的colormap(灰度图)
    ax.imshow(z,extent=extent, origin='lower',cmap=cmap, norm=norm)#cmap=plt.cm.gray

3、plot_surface函数命令-旋转-投影

X, Y = np.meshgrid(T.x, T.y) # 网格的创建，生成二维
            Z=np.array(sol).reshape((T.n+1),(T.m+1))
            plt.xlabel('x')
            plt.ylabel('y')
            cmap = matplotlib.cm.jet
            ax.plot_surface(X, Y, Z, rstride=1, cstride=1, cmap=cmap)#rainbow,viridis,'rainbow'
            ax.set_zlabel('$u_{h})$')
            ax.set_title('The Plot ')
            ax.set_xticks([0,0.5,1])
            ax.set_yticks([0,0.5,1])
            ax.view_init(90, 270)#将3D图形，通过旋转投影到2D曲面
            #ax.grid(zorder=0.1)
            #ax.set_zticks([0,0.5,1])
            ax.grid(False)
            plt.show()

以上三种都能得到相同的结果-需要加以细节处理

how to rotate a 3D surface in matplotlib
网址：
https://stackoverflow.com/questions/38326983/how-to-rotate-a-3d-surface-in-matplotlib