python matplotlib繪制三維圖的示例
更新時間：2020年09月24日 10:28:32 作者：catmelo
這篇文章主要介紹了matplotlib繪制三維圖的示例，幫助大家更好的利用python matplotlib繪制圖像，感興趣的朋友可以了解下
作者：catmelo 本文版權(quán)歸作者所有
本文參考官方文檔：http://matplotlib.org/mpl_toolkits/mplot3d/tutorial.html
起步
新建一個matplotlib.figure.Figure對象，然后向其添加一個Axes3D類型的axes對象。
其中Axes3D對象的創(chuàng)建，類似其他axes對象，只不過使用projection='3d'關(guān)鍵詞。
import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
3D曲線圖
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()
簡化用法:
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') #無法使用
3D散點圖
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繪制三維圖的示例的詳細(xì)內(nèi)容，更多關(guān)于matplotlib繪制三維圖的資料請關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章！
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