我想画一个概率密度函数z=f(x,y)
。
我找到了在Color matplotlib plot_surface command with surface gradient中绘制surf的代码
但是我不知道如何将z
值转换成grid
以便我可以绘制它
下面是示例代码和我的修改。在
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn import mixture
import matplotlib as mpl
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
from matplotlib import cm
%matplotlib inline
n_samples = 1000
# generate random sample, two components
np.random.seed(0)
shifted_gaussian = np.random.randn(n_samples, 2) + np.array([20, 5])
sample = shifted_gaussian
# fit a Gaussian Mixture Model with two components
clf = mixture.GMM(n_components=3, covariance_type='full')
clf.fit(sample)
# Plot it
fig = plt.figure()
ax = fig.gca(projection='3d')
X = np.arange(-5, 5, .25)
Y = np.arange(-5, 5, .25)
X, Y = np.meshgrid(X, Y)
## In example Code, the z is generate by grid
# R = np.sqrt(X**2 + Y**2)
# Z = np.sin(R)
# In my case,
# for each point [x,y], the probability value is
# z = clf.score([x,y])
# but How can I generate a grid Z?
Gx, Gy = np.gradient(Z) # gradients with respect to x and y
G = (Gx**2+Gy**2)**.5 # gradient magnitude
N = G/G.max() # normalize 0..1
surf = ax.plot_surface(
X, Y, Z, rstride=1, cstride=1,
facecolors=cm.jet(N),
linewidth=0, antialiased=False, shade=False)
plt.show()
最初绘制z
的方法是通过网格生成。但是在我的例子中,拟合的模型不能返回grid-like
样式的结果,所以问题是如何生成grid-style z
值,并绘制它?在
如果我理解正确的话,您基本上有一个函数}。换句话说
z
,它在一个列表中接受两个标量值x,y
,并返回另一个标量{z_val = z([x,y])
,对吗?在如果是这样的话,您可以执行以下操作(请注意,编写本文时并没有考虑到效率,而是注重可读性):
如果您想使用
^{pr2}$plot_surface
,请按照以下步骤操作:相关问题 更多 >
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