這期內容當中小編將會給大家帶來有關matplotlib 三維圖表如何繪制，文章內容豐富且以專業的角度為大家分析和敘述，閱讀完這篇文章希望大家可以有所收獲。
1. python三維圖表繪制方法簡介
python三維圖表的繪制算是二維圖表的一個進階版本，本質上和二維圖表的繪制并無差別，唯一的區別在于使用的庫略有差異。
相較于二維圖表使用的pyplot庫，三維圖表的繪制使用的是Axes3D庫。
庫引入語句為：
from matplotlib import pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
上下的操作就和二維圖表繪制大差不差了，首先定義三維畫布，然后向里面繪制三維圖表，最后打印出結果即可。
下面，我們通過一些實例來進行說明。
2. 實例說明
1. 三維曲線圖繪制
首先，我們來看一下三維曲線圖的繪制。
三維曲線圖的繪制和二維曲線圖的繪制方法極其相似，只是我們需要做以下兩點修改：
另外，plot函數需要修改三維曲線繪制的Axes3D.plot函數。
給出代碼樣例如下：
import numpy import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D theta = numpy.linspace(0, 3.14*4, 200) r = numpy.linspace(0, 1, 200) x = r * numpy.cos(theta) y = r * numpy.sin(theta) z = numpy.linspace(0, 2, 200) fig = plt.figure(figsize=(12, 7)) ax1 = plt.axes(projection='3d') ax1.plot(x, y, z) plt.show()
運行即可得到一張三維曲線圖。
2. 三維散點圖繪制
下面，我們來看一下三維空間中的散點圖繪制方法。
其方法其實挺簡單的，就是先繪制x、y面的網點坐標，計算相應的z軸高度，而后創建一張三維圖，然后通過Axes3D.scatter函數進行散點圖繪制即可。
我們給出具體的代碼樣例如下：
import numpy import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D x = numpy.linspace(-2, 2, 10) y = numpy.linspace(-2, 2, 10) xx, yy = numpy.meshgrid(x, y) z = xx ** 2 - yy ** 2 fig = plt.figure(figsize=(12, 7)) ax1 = plt.axes(projection='3d') # 創建三維坐標軸 ax1.scatter(xx, yy, z) # 繪制三維散點圖 plt.show()
運行即可得到三維散點圖。
3. 三維曲面圖繪制
三維曲面圖的繪制與三維極其類似，只需要將Axes3D.scatter函數替換為Axes3D.plot_surface函數即可。
我們就不再多做解釋了，直接給出代碼樣例如下：
import numpy import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D x = numpy.linspace(-2, 2, 10) y = numpy.linspace(-2, 2, 10) xx, yy = numpy.meshgrid(x, y) print(xx.shape, yy.shape) z = xx ** 2 - yy ** 2 fig = plt.figure(figsize=(12, 7)) ax1 = plt.axes(projection='3d') # 創建三維坐標軸 ax1.plot_surface(xx, yy, z) # 繪制三維曲面圖 plt.show()
運行即可得到三維曲面圖。
3. 參考鏈接
https://matplotlib.org/tutorials/toolkits/mplot3d.html
Python三維繪圖–Matplotlib
到此這篇關于matplotlib 三維圖表繪制方法簡介的文章就介紹到這了,更多相關matplotlib 三維圖表內容請搜索億速云以前的文章或繼續瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持億速云！
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