python有没有哪个库能实现三维曲面的拟合？该如何实现？

matlab的话

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方法一

用[xx,yy] = meshgrid(x_min:step:x_max,y_min:step:y_max)生成x和y的坐标

用zz = griddata(x,y,z,xx,yy,'v4')插值生成相应的z坐标

方法二

用tri = delaunay(x,y)让点自行连接成一个个三角形

trisurf(tri,x,y,z)生成曲面

再用shading interp 插值拟合

如果你的曲面在xy平面的投影不是矩形的话，记得用inpolygon吧不在区域内的点删除掉

python 绘制三维图形、三维数据散点图

1. 绘制3D曲面图

from matplotlib import pyplot as plt

import numpy as np

from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

fig=plt.figure()

ax=Axes3D(fig)

x=np.arange(-4,4,0.25)

y=np.arange(-4,4,0.25)

x,y=np.meshgrid(x,y)

r=np.sqrt(x**2, y**2)

z=np.sin（r）

//绘面函数

ax.plot_surface（x,y,z,rstride=1,cstride=1,cmap=“rainbow”

plt.show（）

2.绘制三维的散点图（表述一些数据点分布）

4a.mat数据地址：http blog.csdn.net/eddy_zhang/article/details/50496164

from matplotlib import pyplot as plt

import scipy.io as sio

from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

matl=‘4a.mat’

data=sio.loadmat（matl）

m=data[‘data’]

x,y,z=m[0],m[1],m[2]

//创建一个绘图工程

ax=plt.subplot（111,project=‘3D’）

//将数据点分成三部分画，在颜色上有区分度

ax.scatter（x[：1000], y[：1000], z[：1000],c=‘y’ ）//绘制数据点

ax.scatter（x[1000：4000], y[1000：4000], z[1000：4000],c=‘r’ ）//绘制数据点

ax.scatter（x[4000：], y[4000：], z[4000：],c=‘g’ ）//绘制数据点

ax.set_zlable（‘z’）//坐标轴

ax.set_ylable（‘y’）//坐标轴

ax.set_xlable（‘x’）

plt.show（）

使用Python画出一个三维的函数图像，数据来自于一个Excel表格？

可以的。 python利用matplotlib这个库，先定义一个空图层，然后声明x,y,z的值，x，y,z赋相应的列的值，最后建立标签，标题即可。最后，excel安装运行python的插件，运行python。

python用matpiotilb画三维曲面图

import matplotlib.pyplot as plt

from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

fig = plt.figure()

ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')

X = [1, 1, 2, 2]

Y = [3, 4, 4, 3]

Z = [1, 2, 1, 1]

ax.plot_trisurf(X, Y, Z)

plt.show()

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