Matplotlib में गणितीय समीकरण से प्लेन प्लॉट करें

Matplotlib में गणितीय समीकरण (जैसे z = ax + by + c) से 3D प्लेन प्लॉट करने के लिए plot_surface() का उपयोग करें।

चरण

1. फिगर आकार सेट करें और पैडिंग समायोजित करें
2. NumPy से x और y डेटा बिंदु बनाएं
3. x और y से प्लेन का समीकरण (eq) ज्ञात करें
4. नया फिगर बनाएं या मौजूदा सक्रिय करें
5. projection='3d' के साथ वर्तमान एक्सिस प्राप्त करें
6. x, y, eq डेटा बिंदुओं के साथ सरफेस प्लॉट बनाएं
7. plt.show() से प्रदर्शित करें

उदाहरण

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.00, 3.50]
plt.rcParams["figure.autolayout"] = True

# x और y रेंज
x = np.linspace(-10, 10, 100)
y = np.linspace(-10, 10, 100)

# मेशग्रिड बनाएं
x, y = np.meshgrid(x, y)

# प्लेन समीकरण: z = 0.12x + 0.01y + 1.09
eq = 0.12 * x + 0.01 * y + 1.09

fig = plt.figure()
ax = fig.gca(projection='3d')

# सरफेस प्लॉट
ax.plot_surface(x, y, eq, cmap='viridis', alpha=0.8)

ax.set_xlabel('X')
ax.set_ylabel('Y')
ax.set_zlabel('Z')
ax.set_title('प्लेन: z = 0.12x + 0.01y + 1.09')

plt.show()

आउटपुट

3D सरफेस प्लॉट दिखाता है प्लेन z = 0.12x + 0.01y + 1.09। रंग Z-मान दर्शाता है (विरिडिस कलरमैप)।

सामान्य प्लेन समीकरण

सामान्य रूप: Ax + By + Cz + D = 0 या z = ax + by + c

अन्य प्लेन उदाहरण

# ऊर्ध्वाधर प्लेन: x = 5
y, z = np.meshgrid(np.linspace(-10, 10, 50), np.linspace(-10, 10, 50))
x = 5 * np.ones_like(y)
ax.plot_surface(x, y, z, alpha=0.5)

# क्षैतिज प्लेन: z = 3
x, y = np.meshgrid(np.linspace(-10, 10, 50), np.linspace(-10, 10, 50))
z = 3 * np.ones_like(x)
ax.plot_surface(x, y, z, alpha=0.5)

सुधार: वायरफ्रेम + सरफेस

ax.plot_surface(x, y, eq, cmap='viridis', alpha=0.7)
ax.plot_wireframe(x, y, eq, color='black', linewidth=0.5, alpha=0.5)

मुख्य बिंदु

• np.meshgrid 2D निर्देशांक मैट्रिक्स बनाता है
• plot_surface भरा हुआ सरफेस बनाता है
• cmap ऊंचाई/मान के अनुसार रंग मैप करता है
• alpha पारदर्शिता ओवरलैपिंग सरफेस के लिए उपयोगी