Dopo aver parlato di Matplotlib, libreria di Python per creare grafici, con gli esempi equazione diffusione, risoluzione numerica FTCS e un esempio di idrodinamica, vediamo ora un'altra possibilità interessante ovvero creare grafici 3D, con quattro casi diversi:

  • caso 1: grafico a linee del tipo z=f(x,y); il codice è il seguente:

     import numpy as np
    from matplotlib import pyplot as plt
    plt.figure()
    ax = plt.axes(projection ='3d')
    x=np.linspace(-7,7,100)
    y=np.linspace(7,7,100)
    ax.plot3D(x,y,np.sin(2*x)*np.cos(2*y),'green')
    plt.show()

    Questo il risultato grafico:
    matplotlib-python-3d-lineare

  • caso 2: grafico a dispersione (scattered graph) sempre del tipo z=f(x,y); il codice è il seguente:

     import numpy as np
    from matplotlib import pyplot as plt
    plt.figure()
    ax = plt.axes(projection ='3d')
    z = np.linspace(0, 1, 100)
    x = z * np.sin(25 * z)
    y = z * np.cos(25 * z)
    ax.scatter(x, y, z)
    plt.show()

    Questo il risultato grafico:
    matplotlib-python-3d-dispersione-scattered

  • caso 3: rappresentazione grafica della superficie (surface graph) sempre del tipo z=f(x,y); il codice è il seguente:

     import numpy as np
    from matplotlib import pyplot as plt
    plt.figure()
    ax = plt.axes(projection ='3d')
    x = np.linspace(-2, 2, 100)
    y = np.linspace(-2, 2, 100)
    X,Y=np.meshgrid(x,y)
    Z=10*np.cos(X**2+Y**2)/(3+X**2+Y**2)
    ax.plot_surface(X,Y,Z)
    plt.show()

    Questo il risultato grafico:
    matplotlib-python-3d-surface

  • caso 4: rappresentazione grafica della superficie (surface graph) sempre del tipo z=f(x,y); il codice è il seguente:

     import numpy as np
    from matplotlib import pyplot as plt
    plt.figure()
    ax = plt.axes(projection ='3d')
    x = np.linspace(-2, 2, 30)
    y = np.linspace(-2, 2, 30)
    X,Y=np.meshgrid(x,y)
    Z=10*np.cos(X**2+Y**2)/(3+X**2+Y**2)
    ax.plot_wireframe(X,Y,Z)
    plt.show()

    Questo il risultato grafico:
    matplotlib-python-3d-wireframe

    Davvero interessanti queste guide per Python!🚀🔝

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