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Python Matplotlib 實現(xiàn)3D繪圖詳解

更新時間：2021年11月30日 11:58:09 投稿：newname

Matplotlib在二維繪圖的基礎(chǔ)上，構(gòu)建了一部分較為實用的3D繪圖程序包。本文將為大家詳細(xì)介紹通過調(diào)用該程序包接口繪制 3D散點圖、3D曲面圖、3D線框圖。感興趣的同學(xué)可以了解一下

最初開發(fā)的 Matplotlib，僅支持繪制 2d 圖形，后來隨著版本的不斷更新， Matplotlib 在二維繪圖的基礎(chǔ)上，構(gòu)建了一部分較為實用的 3D 繪圖程序包，比如 mpl_toolkits.mplot3d，通過調(diào)用該程序包一些接口可以繪制 3D散點圖、3D曲面圖、3D線框圖等

mpl_toolkits 是 Matplotlib 的繪圖工具包。

第一個三維繪圖程序

下面編寫第一個三維繪圖程序。

首先創(chuàng)建一個三維繪圖區(qū)域， plt.axes() 函數(shù)提供了一個參數(shù)projection，將其參數(shù)值設(shè)置為 "3d"。如下所示：

#導(dǎo)入三維工具包mplot3d
from mpl_toolkits import mplot3d
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
fig = plt.figure()
#創(chuàng)建3d繪圖區(qū)域
ax = plt.axes(projection='3d')

有了三維繪圖區(qū)域，接下來就要構(gòu)建 3d 圖像，如下所示：

#從三個維度構(gòu)建
z = np.linspace(0, 1, 100)
x = z * np.sin(20 * z)
y = z * np.cos(20 * z)

最后調(diào)用 plot3D() 方法繪制 3d 圖形，代碼如下：

#調(diào)用 ax.plot3D創(chuàng)建三維線圖
ax.plot3D(x, y, z, 'gray')
ax.set_title('3D line plot')
plt.show()

完整程序如下所示：

from mpl_toolkits import mplot3d
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
fig = plt.figure()
#從三個維度構(gòu)建
z = np.linspace(0, 1, 100)
x = z * np.sin(20 * z)
y = z * np.cos(20 * z)
#調(diào)用 ax.plot3D創(chuàng)建三維線圖
ax.plot3D(x, y, z, 'gray')
ax.set_title('3D line plot')
plt.show()

輸出結(jié)果如下所示：

圖1：三維線圖(3D Line)

上述代碼中的 ax.plot3D() 函數(shù)可以繪制各種三維圖形，這些三維圖都要根據(jù)(x，y，z)三元組類來創(chuàng)建。

3D散點圖

通過 ax.scatter3D() 函數(shù)可以繪制 3D 散點圖，示例代碼如下：

from mpl_toolkits import mplot3d
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
fig = plt.figure()
#創(chuàng)建繪圖區(qū)域
ax = plt.axes(projection='3d')
#構(gòu)建xyz
z = np.linspace(0, 1, 100)
x = z * np.sin(20 * z)
y = z * np.cos(20 * z)
c = x + y
ax.scatter3D(x, y, z, c=c)
ax.set_title('3d Scatter plot')
plt.show()

輸出結(jié)果圖：

圖2：Matplotlib 3D繪圖

3D等高線圖

ax.contour3D() 可以用來創(chuàng)建三維等高線圖，該函數(shù)要求輸入數(shù)據(jù)均采用二維網(wǎng)格式的矩陣坐標(biāo)。同時，它可以在每個網(wǎng)格點(x,y)處計算出一個 z 值。

以下示例展示了如何繪制三維正弦等高線圖。代碼如下：

from mpl_toolkits import mplot3d
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
def f(x, y):
   return np.sin(np.sqrt(x ** 2 + y ** 2))
#構(gòu)建x、y數(shù)據(jù)
x = np.linspace(-6, 6, 30)
y = np.linspace(-6, 6, 30)
#將數(shù)據(jù)網(wǎng)格化處理
X, Y = np.meshgrid(x, y)
Z = f(X, Y)
fig = plt.figure()
ax = plt.axes(projection='3d')
#50表示在z軸方向等高線的高度層級，binary顏色從白色變成黑色
ax.contour3D(X, Y, Z, 50, cmap='binary')
ax.set_xlabel('x')
ax.set_ylabel('y')
ax.set_zlabel('z')
ax.set_title('3D contour')
plt.show()

輸出結(jié)果圖如下：

圖3：繪制三維輪廓圖

3D線框圖

線框圖同樣要采用二維網(wǎng)格形式的數(shù)據(jù)，與繪制等高線圖類似。

線框圖可以將數(shù)據(jù)投影到指定的三維表面上，并輸出可視化程度較高的三維效果圖。通過 plot_wireframe() 能夠繪制 3D 線框圖。代碼如下：

from mpl_toolkits import mplot3d
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
#要繪制函數(shù)圖像
def f(x, y):
   return np.sin(np.sqrt(x ** 2 + y ** 2))
#準(zhǔn)備x,y數(shù)據(jù)
x = np.linspace(-6, 6, 30)
y = np.linspace(-6, 6, 30)
#生成x、y網(wǎng)格化數(shù)據(jù)
X, Y = np.meshgrid(x, y)
#準(zhǔn)備z值
Z = f(X, Y)
#繪制圖像
fig = plt.figure()
ax = plt.axes(projection='3d')
#調(diào)用繪制線框圖的函數(shù)plot_wireframe()
ax.plot_wireframe(X, Y, Z, color='black')
ax.set_title('wireframe')
plt.show()

輸出結(jié)果如下：

圖4：Matplotlib繪制線框圖

3D曲面圖

曲面圖表示一個指定的因變量y與兩個自變量x和z之間的函數(shù)關(guān)系。

3D 曲面圖是一個三維圖形，它非常類似于線框圖。不同之處在于，線框圖的每個面都由多邊形填充而成。Matplotlib 提供的 plot_surface() 函數(shù)可以繪制 3D 曲面圖，該函數(shù)需要接受三個參數(shù)值 x，y 和 z 。示例代碼如下：

from mpl_toolkits import mplot3d
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
#求向量積(outer()方法又稱外積)
x = np.outer(np.linspace(-2, 2, 30), np.ones(30))
#矩陣轉(zhuǎn)置
y = x.copy().T 
#數(shù)據(jù)z
z = np.cos(x ** 2 + y ** 2)
#繪制曲面圖
fig = plt.figure()
ax = plt.axes(projection='3d')
調(diào)用plot_surface()函數(shù)
ax.plot_surface(x, y, z,cmap='viridis', edgecolor='none')
ax.set_title('Surface plot')
plt.show()

輸出結(jié)果圖：