python matplotlib绘制三维图的示例
(编辑：jimmy 日期: 2024/11/11 浏览：2)
作者：catmelo 本文版权归作者所有
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本文参考官方文档：http://matplotlib.org/mpl_toolkits/mplot3d/tutorial.html
起步
新建一个matplotlib.figure.Figure对象，然后向其添加一个Axes3D类型的axes对象。
其中Axes3D对象的创建，类似其他axes对象，只不过使用projection='3d'关键词。
import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
3D曲线图
import matplotlib as mpl
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
mpl.rcParams['legend.fontsize'] = 10
fig = plt.figure()
ax = fig.gca(projection='3d')
theta = np.linspace(-4 * np.pi, 4 * np.pi, 100)
z = np.linspace(-2, 2, 100)
r = z**2 + 1
x = r * np.sin(theta)
y = r * np.cos(theta)
ax.plot(x, y, z, label='parametric curve')
ax.legend()
ax.set_xlabel('X Label')
ax.set_ylabel('Y Label')
ax.set_zlabel('Z Label')
plt.show()
简化用法:
from pylab import *
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
plt.gca(projection='3d')
plt.plot([1,2,3],[3,4,1],[8,4,1],'--')
plt.xlabel('X')
plt.ylabel('Y')
#plt.zlabel('Z') #无法使用
3D散点图
import numpy as np
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import matplotlib.pyplot as plt
def randrange(n, vmin, vmax):
return (vmax-vmin)*np.random.rand(n) + vmin
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
n = 100
for c, m, zl, zh in [('r', 'o', -50, -25), ('b', '^', -30, -5)]:
xs = randrange(n, 23, 32)
ys = randrange(n, 0, 100)
zs = randrange(n, zl, zh)
ax.scatter(xs, ys, zs, c=c, marker=m)
ax.set_xlabel('X Label')
ax.set_ylabel('Y Label')
ax.set_zlabel('Z Label')
plt.show()
以上就是matplotlib绘制三维图的示例的详细内容，更多关于matplotlib绘制三维图的资料请关注其它相关文章！