Python -使用等高线地图绘制两个3D图形

Python 是一种流行的高级编程语言，具有简洁、易读和强大的特点。它在云计算领域广泛应用于前端开发、后端开发、软件测试、数据库、服务器运维、云原生、网络通信、网络安全、音视频、多媒体处理、人工智能、物联网、移动开发、存储、区块链、元宇宙等多个领域。

在使用等高线地图绘制两个3D图形的场景中，Python 提供了多个库和工具可以实现这个功能。其中，最常用的是 Matplotlib 和 NumPy 库。

Matplotlib 是一个功能强大的绘图库，用于创建各种类型的图表和可视化效果。它包含了众多的绘图函数和方法，可以轻松绘制等高线地图和3D图形。

NumPy 是一个开源的数值计算库，提供了高性能的多维数组对象和数学函数，适合用于科学计算和数据处理。在绘制等高线地图和3D图形时，NumPy 提供了数组操作和数值计算的功能，可以方便地处理数据。

下面是使用 Matplotlib 和 NumPy 绘制两个3D图形的示例代码：

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

# 创建数据
x = np.linspace(-5, 5, 100)
y = np.linspace(-5, 5, 100)
X, Y = np.meshgrid(x, y)
Z1 = np.sin(np.sqrt(X**2 + Y**2))
Z2 = np.cos(np.sqrt(X**2 + Y**2))

# 创建画布和子图
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')

# 绘制等高线地图
ax.contour(X, Y, Z1, cmap='viridis')
ax.contour(X, Y, Z2, cmap='coolwarm')

# 设置图形样式
ax.set_xlabel('X')
ax.set_ylabel('Y')
ax.set_zlabel('Z')

# 显示图形
plt.show()

上述代码通过使用 NumPy 的 linspace 函数生成一组均匀分布的数据，然后通过 meshgrid 函数生成网格点，进而计算出 Z1 和 Z2 的值。最后，使用 Matplotlib 的 contour 函数分别绘制 Z1 和 Z2 的等高线地图，并通过设置图形样式和标签使图形更加清晰易懂。

需要注意的是，这只是一个简单的示例，实际应用中可能需要根据具体需求进行修改和扩展。

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