Matplotlib 三维图绘制

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以下内容转自 数析学院，只节选了部分，有需要的同学可以直接查看原文


在 Python 中如何运用 Matplotlib 库绘制三维坐标系及其图像呢？首先，我们需要在 Python 中导入所需的库与模块，并对 notebook 环境进行初步的设置：

1. from mpl_toolkits import mplot3d

复制代码

1. %matplotlib inline
   
2. import numpy as np
   
3. import matplotlib.pyplot as plt

复制代码

上面我们导入了 mpl_toolkits 库中的 mplot3d 模块，这个模块是我们绘制三维图的基础。接下来，我们调用 Matplotlib 的 figure 与 axes 函数，在将参数 projection 的值为 '3d' 时，我们就能在绘图区域构建出一个三维的坐标系：

1. fig = plt.figure()
   
2. ax = plt.axes(projection='3d')

复制代码

联系前几节的知识，我们可以通过调用函数 plot3D 与 scatter3D 在这个坐标系中进行曲线与散点的绘制：

1. ax = plt.axes(projection='3d')
   
2. 
   
3. # 构造一组三维曲线数据
   
4. zline = np.linspace(0, 15, 1000)
   
5. xline = np.sin(zline)
   
6. yline = np.cos(zline)
   
7. ax.plot3D(xline, yline, zline, 'gray')
   
8. 
   
9. # 构造一组三维散点数据
   
10. zdata = 15 * np.random.random(100)
    
11. xdata = np.sin(zdata) + 0.1 * np.random.randn(100)
    
12. ydata = np.cos(zdata) + 0.1 * np.random.randn(100)
    
13. ax.scatter3D(xdata, ydata, zdata, c=zdata, cmap='Greens');

复制代码

函数 contour3D 用于在三维空间中绘制等高线：

1. def f(x, y):
   
2.     return np.sin(np.sqrt(x ** 2 + y ** 2))
   
3. 
   
4. x = np.linspace(-6, 6, 30)
   
5. y = np.linspace(-6, 6, 30)
   
6. 
   
7. X, Y = np.meshgrid(x, y)
   
8. Z = f(X, Y)

复制代码

1. fig = plt.figure()
   
2. ax = plt.axes(projection='3d')
   
3. ax.contour3D(X, Y, Z, 50, cmap='binary')
   
4. ax.set_xlabel('x')
   
5. ax.set_ylabel('y')
   
6. ax.set_zlabel('z');

复制代码

以上内容转自 数析学院，关于如何旋转坐标、绘制网状三维图、彩色三维图等等，可以直接查看原文

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比较浅显易懂的，适合初学者

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