Практикум j практическое примщенше численных методов

theta = np.linspace(0., 4 * np.pi, 100) xl = 0.5 * (1 + np.sin(theta)) yl = 0.5 * (1 + np.cos(theta)) zl = np.linspace(-2, 2, 100) ax.plot(xl, yl, zl) pit. showO
Параметры функций plot О и scatter () близки к тем, которые есть в анало­гичных функциях модуля pyplot. Открывающееся интерактивное окно имеет дополнительные возможности по выбору точки зрения на отображаемый объ­ект за счет вращения и изменения масштабов с помощью мыши.
Для отображения каркасной поверхности (wire frame) используется функция plot_wireframe(), аргументами которой являются двумерные массивы коор-


Рис. 3.21 Точки и кривая в пространстве



дииат отображаемой поверхности. Тестовая программа дается ниже, резуль­тат ее работы показан на рис. 3.22 (рисуется каждая пятый элемент массива по каждому направлению).
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as pit
from mpl.toolkits.mplot3d import Axes3D
fig = pit.figure()
ax = Axes3D(fig)
x = np.iinspace(-2., 2., 101)
у = np.1inspace(-2., 2., 101)
X, Y = np.meshgrid(x, y)
Z = X * np.exp(-X**2 - Y**2)
ax.plot_wireframe(X, Y, Z, rstride=5, cstride=5) pit. showO
Для более выразительной визуализации двумерных расчетных данных часто комбинируют привязывание как цвета так и высоты со значениями функ­ции. В этом случае график строиться с помощью функции plot_surface() с заливкой четырехугольников каркаса. Результат работы программы
import numpy as np


Рис. 3.22 Каркасное представление



import matplotlib.pyplot as pit