python matplotlib绘制三维图的示例

这篇文章主要介绍了matplotlib绘制三维图的示例，帮助大家更好的利用python matplotlib绘制图像，感兴趣的朋友可以了解下

作者：catmelo 本文版权归作者所有

链接：https://www.cnblogs.com/catmelo/p/4162101.html

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编程之家其它相关文章！