如何使用Matplotlib从一组表示x、y和z点的3列开始，获得等高线图和3D图？

使用Matplotlib从一组表示x、y和z点的3列开始，可以通过以下步骤获得等高线图和3D图：

1. 导入必要的库：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

1. 准备数据： 假设有一组表示x、y和z点的数据，可以将其存储在NumPy数组中：

x = np.linspace(-5, 5, 100)
y = np.linspace(-5, 5, 100)
X, Y = np.meshgrid(x, y)
Z = np.sin(np.sqrt(X**2 + Y**2))

1. 绘制等高线图： 使用plt.contour函数绘制等高线图，并添加必要的标签和标题：

plt.contour(X, Y, Z)
plt.xlabel('X')
plt.ylabel('Y')
plt.title('Contour Plot')
plt.show()

1. 绘制3D图： 使用Axes3D创建一个3D坐标轴对象，并使用plot_surface函数绘制3D图形：

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
ax.plot_surface(X, Y, Z)
ax.set_xlabel('X')
ax.set_ylabel('Y')
ax.set_zlabel('Z')
ax.set_title('3D Plot')
plt.show()

以上代码将生成一个等高线图和一个3D图，其中等高线图显示了数据点的等高线轮廓，而3D图显示了数据点的三维形状。

Matplotlib是一个强大的数据可视化库，可用于绘制各种图形，包括等高线图和3D图。它提供了丰富的功能和灵活的参数设置，使用户能够根据自己的需求进行定制。在云计算领域，Matplotlib可以用于可视化数据分析结果、展示模型训练过程中的损失函数变化等。

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