如何用Matplotlib 画三维图的示例代码

用Matplotlib画三维图

最基本的三维图是由(x, y, z)三维坐标点构成的线图与散点图，可以用ax.plot3D和ax.scatter3D函数来创建，默认情况下，散点会自动改变透明度，以在平面上呈现出立体感

三维的线图和散点图

#绘制三角螺旋线
from mpl_toolkits import mplot3d
%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

ax = plt.axes(projection='3d')

#三维线的数据
zline = np.linspace(0, 15, 1000)
xline = np.sin(zline)
yline = np.cos(zline)
ax.plot3D(xline, yline, zline, 'gray')

# 三维散点的数据
zdata = 15 * np.random.random(100)
xdata = np.sin(zdata) + 0.1 * np.random.randn(100)
ydata = np.cos(zdata) + 0.1 * np.random.randn(100)
ax.scatter3D(xdata, ydata, zdata, c=zdata, cmap='Greens')

线框图和全面图

全面图和线框图相似，只不过线框图的每一个面都是由多边形构成。只要增加唉一个配色方案来填充这些多边形，就可以感受到可视化图形表面的拓扑结构了。

#线框图
fig =plt.figure()
ax = plt.axes(projection='3d')
ax.plot_wireframe(X, Y, Z, color='c')
ax.set_title('wireframe')

#使用极坐标可以获得切片的效果
r = np.linspace(0, 6, 20)
theta = np.linspace(-0.9 * np.pi, 0.8 * np.pi, 40)
r, theta = np.meshgrid(r, theta)
X = r * np.sin(theta)
Y = r * np.cos(theta)
Z = f(X, Y)
ax = plt.axes(projection='3d')
ax.plot_surface(X, Y, Z, rstride=1, cstride=1, cmap='viridis', edgecolor='none')

#上图还有许多地方需要修补，这些工作可以由ax.plot_trisurf函数帮助我们完成。它首先找到一组所有点都连接起来的三角形，然后用这些三角形创建曲面
ax = plt.axes(projection='3d')
ax.plot_trisurf(x, y, z, cmap='viridis', edgecolor='none')

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