尽管最初设计Matplotlib时仅考虑了二维绘图,但在更高版本的Matplotlib的二维显示之上仍构建了一些三维绘图实用程序,以提供一组用于三维数据可视化的工具。通过导入Matplotlib软件包随附的 mplot3d工具包启用三维图。
可以通过将关键字projection ='3d'传递给任何普通轴创建例程来创建三维轴。
from mpl_toolkits import mplot3d import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt fig=plt.figure() ax=plt.axes(projection='3d') z=np.linspace(0, 1, 100) x=z * np.sin(20 * z) y=z * np.cos(20 * z) ax.plot3D(x, y, z, 'gray') ax.set_title('3D line plot') plt.show()
现在,无涯教程可以绘制各种三维图类型。最基本的三维图是根据(x,y,z)三元组创建的 3D线图。这可以使用ax.plot3D函数创建。
3D散点图是使用 ax.scatter3D 函数生成的。
from mpl_toolkits import mplot3d import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt fig=plt.figure() ax=plt.axes(projection='3d') z=np.linspace(0, 1, 100) x=z * np.sin(20 * z) y=z * np.cos(20 * z) c=x + y ax.scatter(x, y, z, c=c) ax.set_title('3d Scatter plot') plt.show()
参考链接
https://www.learnfk.com/matplotlib/matplotlib-three-dimensional-plotting.html
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