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matplotlib 库简略的代码举例，python 库函数的调用有很多办法，但大部分常常让我找不到逻辑性。
fig.add_subplot 我认为是比拟好记的。plt 定义好画布赋值给 fig，fig 接着建设子图区域传递给 ax，之后所有操作都是对 ax 进行。
%matplotlib inline
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
#二维图
fig=plt.figure(figsize=(8,6))
ax=fig.add_subplot()
x=np.linspace(100*1e-6,1200*1e-6,1000)
ax.plot(x,cap_plate(epr0,x*8,d0)/2,'b')
plt.show()%matplotlib inline
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
#三维图
fig=plt.figure(figsize=(10,10)) # 定义画布及尺寸
ax=fig.add_subplot(111,projection='3d') #建设子图坐标轴，pro 投影类型 3D
#或选下方语句，可具体定义子图地位 [左，下，宽，高]（0-1）之间
#ax=fig.add_axes([0,0,0.8,0.8],projection='3d')
x=np.linspace(-50*1e-6,50*1e-6,100) # 撒点
y=np.linspace(-50*1e-6,50*1e-6,100)
x,y=np.meshgrid(x,y) # 三维图需建设坐标矩阵
z=ind_zsq_suqid(x,y)
ax.plot_surface(x,y,z,cmap='Greys',edgecolor='none') #cmap 参数可选如 viridis
ax.set_zlim3d(zlim1,zlim2) #z 轴限调整
ax.title.set_text('fig') #图题
ax.view_init(elev=10,azim=10) #角度、远近调节
plt.show()
正文完
