刚才我在抄我儿子！突然，我发现镁铝合金制成的马桶，我居然看到了三维。哈哈，是我的眼睛厉害！连门都能看到立体！【捂脸】【捂脸】【捂脸】太佩服自己了。让我们给自己鼓鼓掌[鼓掌][鼓掌][鼓掌]
立体成像
我上网查了一下，眼睛看着多立体的图像啊！分享给大家！反正我是看不懂！[捂脸][捂脸]
上图！这次就不写答案了。哈！到时候大家一起分享！[微笑][微笑][微笑]
图1
孔令美
图二
真是一团糟！
图3
飞机上的美丽花朵。
图4
太美了！
图5
多美啊！
图6
漂亮吗？我强大的国家！
图7
海底世界？
图8
很乱吗？
图9
乍一看像水彩画。
是不是很美？伙计们。对于参与者来说，能不能一秒入画！投入到一个美丽的新世界，如此清晰而真实！
其实大一点的孩子偶尔看点东西也挺好的，有利于提高注意力！儿子马上要上八年级了，也是因为我发的图，他看不到，所以不服气。一直想看！不，我前几天看到的！[掌声][害羞][掌声]
刚才看到厕所门上的音响，他也试了一下。果然，他看到了！现在我的儿子，在我的带动下，能很快看到三维！我们经常一起讨论分享！
现在他在写作业，我在大惊小怪！孝顺的时刻！漂亮！[微笑][微笑][微笑]
欢迎分享[鼓掌][鼓掌][鼓掌]
怎样自学画三维图简单
前两天有位朋友问我怎么才能绘制多张三维子图，其实这还是比较简单的嘛
导入时间\ nimpy as NP \ nimport matplotlib。pyplot作为PLT \ n将matplotlib作为mpl导入\ n从sklearn.cluster导入迷你批处理均值，均值\从sk学习。度量标准。成对导入pairwise _ distances _ argmin \ n从sk学习。数据集。样本_生成器导入生成斑点\从mpl_toolkits.mplot3d导入Axes3D然后设置
## 设置属性防止中文乱码\ nmpl。RC params[' font。sans-serif ']=[u ' sim hei ']\ nmpl。RC params['轴。unicode _ MINUS ']=False #产生500(少点电脑跑起来快点)组二维的数据，中心是意思三个中心点，标准差是0.5
centers=3X，Y=make_blobs(n_samples=500，n_features=3，centers=centers，cluster _ STD=0.5)\ n \ n clusters=3 \ NK _ means=k means(init=' k-means 'n_clusters=clusters，random _ state=28)\ nt0=time。时间()#当前时间k_means.fit(X) #训练模型km_batch=time.time() – t0 #使用kmeans训练数据的消耗时间\ n打印(' K-表示算法模型训练消耗时间：% .4fs“% km _ batch)\ n \ n #构建迷你批处理意味着算法\ n Batch _ size=100 \ nmbk=MiniBatchKMeans(init=' K-Means 'n_clusters=clusters，batch_size=batch_size，random _ state=28)\ nt0=time。time()\ nmbk。fit(X)\ nmbk _ Batch=time。time()-t0 \ n打印('小批量K-均值算法模型训练消耗时间：% .4fs“% mbk _ batch)\ n \ n #预测结果\ nkm _ y _ hat=k _ means。predict(X)\ nmbkm _ y _ hat=mbk。预测(X)画三维图代码
##获取聚类中心点并聚类中心点进行排序\ NK _ means _ cluster _ centers=k _ means。cluster _ centers _ #输出kmeans聚类中心点\ nmbk _ means _ cluster _ centers=mbk。cluster _ centers _ #输出mbk聚类中心点\ n打印(' K-表示算法聚类中心点：\center='K _ Means _ cluster _ centers)\ n print('小批量k均值算法聚类中心点：\center='mbk _ means _ cluster _ centers)\ n # pairwise _ distances _ arg min:默认情况下，该应用程序接口的功能是，将X和Y中的元素按照从大到小做一个排序#然后将排序之后的X中的值和Y中的值两两组合；# API实际返回的是针对于X中每个元素的对应的Y中的每个值的下标索引\ norder=pairwise _ distances _ arg min(X=k _ means _ cluster _ centers，\ n Y=mbk _ means _ cluster _ centers)\ n \ n # #画图fig=plt.figure(figsize=(12，6)，face color=' w ')\ ncm=mpl。颜色。列出的色彩映射表([' # ffc 2 cc '' #C2FFCC '' # CCC2FF '])\ ncm 2=mpl。颜色。列出的色彩映射表([' # ff 0000 '' #00FF00 '' # 0000 ff '])\ n lt。subplots _ adjust(left=0.05，right=0.95).生成散点。利用c控制颜色序列，s控制大小\ n副题(u '原始数据分布图)\ nax。set _ xlabel(' X ')\ nax。set _ Y标签(' Y ')\ nax。set _ zlabel(' Z ')\ n lt . grid(True)\ n \ na x2=fig . add _ subplot(222，projection=' 3d ')\ na x2。散点(X[:0]，X[:1]，X[:2]，c=km_y_hat，s=6，cmap=cm，edge colors=' none ')\ na x2。散点图(k _ Means _ s _ s算法聚类结果图)\ na x2。set _ xlabel(' X ')\ na x2。set _ Y标签(' Y ')\ na x2。set _ zlabel(' Z ')\ n lt . grid(True)\ n \ nax 3=fig . add _ subplot(223，projection=' 3d ')\ nax 3。散点(X[:0]，X[:1]，X[:2]，c=mbkm_y_hat，s=6，cmap=cm，edge colors=' none ')\ nax 3。散点图(兆字节秒算法聚类结果图)\ nax 3。set _ xlabel(' X ')\ nax 3。set _ ylabel(' Y ')\ nax 3。set _ zlabel(' Z ')\ n lt . grid(True)\ n \ n \ n #获取KMeans算法和迷你批处理意味着算法预测不一致的样本数目\ n不同=列表(映射(lambda x:(x！=0) (x！=1) (x！=2)，mbkm _ y _ hat))对于范围内的k(簇):\ n不同=((km_y_hat==k)！=(mbkm _ y _ hat==order[K])\ nidentic=NP。logical _ not(different)\ n different _ nodes=len(list(X:X，different))\ n \ na x4=fig . add _ subplot(224，projection=' 3d ')\ na x4。scatter(X[:0]，X[:1]，X[:2]，c='#000000 's=6，edge colors=' none ')\ na x4。散布(X[不同和k均值算法预测结果不同的点)\ na x4。set _ xlabel(' X ')\ na x4。set _ Y标签(' Y ')\ na x4。set _ zlabel(' Z ')\ n lt . grid(True)\ n lt . show()每个图都是独立存在而且可以自由旋转
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