【01x01】Axes3D 對象創建方法一：Axes3D(fig)

在 Matplotlib 1.0.0 版本中，繪制 3D 圖需要先導入 Axes3D 包，獲取 figure 畫布對象 fig 后，通過 Axes3D(fig) 方法來創建 Axes3D 對象，具體方法如下：import?numpy?as?np

import?matplotlib.pyplot?as?plt

from?mpl_toolkits.mplot3d?import?Axes3D

#?獲取?figure?畫布并創建?Axes3D?對象

fig?=?plt.figure()

ax?=?Axes3D(fig)

#?數據坐標

z?=?np.linspace(0,?15,?1000)

x?=?np.sin(z)

y?=?np.cos(z)

#?繪制線性圖

ax.plot(x,?y,?z)

plt.show()

【01x02】Axes3D 對象創建方法二：add_subplot

在 Matplotlib 3.2.0 版本中，繪制 3D 圖可以通過創建子圖，然后指定 projection 參數 為 3d 即可，返回的 ax 為 Axes3D 對象，以下兩種方法均可：import?numpy?as?np

import?matplotlib.pyplot?as?plt

#?獲取?figure?畫布并通過子圖創建?Axes3D?對象

fig?=?plt.figure()

ax?=?fig.add_subplot(111,?projection='3d')

#?數據坐標

z?=?np.linspace(0,?15,?1000)

x?=?np.sin(z)

y?=?np.cos(z)

#?繪制線性圖

ax.plot(x,?y,?z)

plt.show()import?numpy?as?np

import?matplotlib.pyplot?as?plt

#?通過子圖創建?Axes3D?對象

ax?=?plt.subplot(111,?projection='3d')

#?數據坐標

z?=?np.linspace(0,?15,?1000)

x?=?np.sin(z)

y?=?np.cos(z)

#?繪制線性圖

ax.plot(x,?y,?z)

plt.show()

【01x03】Axes3D 對象創建方法三：gca

除了以上兩種方法以外，還可以先獲取畫布對象 fig，再通過 fig.gca() 方法獲取當前繪圖區(gca = Get Current Axes)，然后指定 projection 參數 為 3d 即可，返回的 ax 為 Axes3D 對象。import?numpy?as?np

import?matplotlib.pyplot?as?plt

#?依次獲取畫布和繪圖區并創建?Axes3D?對象

fig?=?plt.figure()

ax?=?fig.gca(projection='3d')

#?數據坐標

z?=?np.linspace(0,?15,?1000)

x?=?np.sin(z)

y?=?np.cos(z)

#?繪制線性圖

ax.plot(x,?y,?z)

plt.show()

以上三種方法運行結果均為下圖：

【02x00】cmap 與 colorbar

默認情況下，散點圖、線性圖、曲面圖等將以純色著色，但可以通過提供 cmap 參數支持顏色映射。cmap 參數用于設置一些特殊的顏色組合，如漸變色等。

如果使用了 cmap 參數，則可以使用 pyplot.colorbar() 函數來繪制一個色條，即顏色對照條。

基本語法：matplotlib.pyplot.colorbar([mappable=None, cax=None, ax=None, **kw])

部分參數解釋如下表，其他參數，如長度，寬度等請參考官方文檔。參數描述

mappable要設置色條的圖像對象，該參數對于 Figure.colorbar 方法是必需的，但對于 pyplot.colorbar 函數是可選的

cax可選項，要繪制色條的軸

ax可選項，設置色條的顯示位置，通常在一個畫布上有多個子圖時使用

**kw可選項，其他關鍵字參數，參考官方文檔

【03x00】3D 線性圖：Axes3D.plot

基本方法：Axes3D.plot(xs, ys[, zs, zdir='z', *args, **kwargs])參數描述

xs一維數組，點的 x 軸坐標

ys一維數組，點的 y 軸坐標

zs一維數組，可選項，點的 z 軸坐標

zdir可選項，在 3D 軸上繪制 2D 數據時，數據必須以 xs，ys 的形式傳遞

，若此時將 zdir 設置為 ‘y’，數據將會被繪制到 x-z 軸平面上，默認為 ‘z’

**kwargs其他關鍵字參數，可選項，可參見 matplotlib.axes.Axes.plotimport?numpy?as?np

import?matplotlib.pyplot?as?plt

#?設置中文顯示

plt.rcParams['font.sans-serif']?=?['Microsoft?YaHei']

#?依次獲取畫布和繪圖區并創建?Axes3D?對象

fig?=?plt.figure()

ax?=?fig.gca(projection='3d')

#?第一條3D線性圖數據

theta?=?np.linspace(-4?*?np.pi,?4?*?np.pi,?100)

z1?=?np.linspace(-2,?2,?100)

r?=?z1**2?+?1

x1?=?r?*?np.sin(theta)

y1?=?r?*?np.cos(theta)

#?第二條3D線性圖數據

z2?=?np.linspace(-3,?3,?100)

x2?=?np.sin(z2)

y2?=?np.cos(z2)

#?繪制3D線性圖

ax.plot(x1,?y1,?z1,?color='b',?label='3D?線性圖一')

ax.plot(x2,?y2,?z2,?color='r',?label='3D?線性圖二')

#?設置標題、軸標簽、圖例，也可以直接使用?plt.title、plt.xlabel、plt.legend...

ax.set_title('繪制?3D?線性圖示例',?pad=15,?fontsize='12')

ax.set_xlabel('x?軸',?color='r',?fontsize='12')

ax.set_ylabel('y?軸',?color='g',?fontsize='12')

ax.set_zlabel('z?軸',?color='b',?fontsize='12')

ax.legend()

plt.show()

【04x00】3D 散點圖：Axes3D.scatter

基本方法：Axes3D.scatter(xs, ys[, zs=0, zdir='z', s=20, c=None, depthshade=True, *args, **kwargs])參數描述

xs一維數組，點的 x 軸坐標

ys一維數組，點的 y 軸坐標

zs一維數組，可選項，點的 z 軸坐標

zdir可選項，在 3D 軸上繪制 2D 數據時，數據必須以 xs，ys 的形式傳遞

若此時將 zdir 設置為 ‘y’，數據將會被繪制到 x-z 軸平面上，默認為 ‘z’，

s標量或數組類型，可選項，標記的大小，默認 20

c標記的顏色，可選項，可以是單個顏色或者一個顏色列表

支持英文顏色名稱及其簡寫、十六進制顏色碼等，更多顏色示例參見官網Color Demo

depthshadebool 值，可選項，默認 True，是否為散點標記著色以提供深度外觀

**kwargs其他關鍵字參數，可選項，可參見 scatterimport?numpy?as?np

import?matplotlib.pyplot?as?plt

plt.rcParams['font.sans-serif']?=?['Microsoft?YaHei']

#?依次獲取畫布和繪圖區并創建?Axes3D?對象

fig?=?plt.figure()

ax?=?fig.gca(projection='3d')

n?=?100

def?randrange(n,?vmin,?vmax):

return?(vmax?-?vmin)*np.random.rand(n)?+?vmin

'''

定義繪制?n?個隨機點，設置每一組數據點的樣式和范圍

x軸數據位于[23，32]區間，y軸數據位于[0，100]區間，z軸數據位于[zlow，zhigh]區間

'''

for?m,?zlow,?zhigh?in?[('o',?-50,?-25),?('^',?-30,?-5)]:

xs?=?randrange(n,?23,?32)

ys?=?randrange(n,?0,?100)

zs?=?randrange(n,?zlow,?zhigh)

ax.scatter(xs,?ys,?zs,?marker=m)

#?設置標題、軸標簽、圖例，也可以直接使用?plt.title、plt.xlabel...

ax.set_title('繪制?3D?散點圖示例',?pad=15,?fontsize='12')

ax.set_xlabel('x?軸',?color='b')

ax.set_ylabel('y?軸',?color='b')

ax.set_zlabel('z?軸',?color='b')

plt.show()

【05x00】3D 線框圖：Axes3D.plot_wireframe

基本方法：Axes3D.plot_wireframe(X, Y, Z[, *args, **kwargs])參數描述

X二維數組，x 軸數據

Y二維數組，y 軸數據

Z二維數組，z 軸數據

**kwargs其他關鍵字參數，可選項，如線條樣式顏色等，可參見Line3DCollectionimport?numpy?as?np

import?matplotlib.pyplot?as?plt

plt.rcParams['font.sans-serif']?=?['Microsoft?YaHei']

#?獲取?figure?畫布并通過子圖創建?Axes3D?對象

fig?=?plt.figure()

ax?=?fig.add_subplot(111,?projection='3d')

#?定義Z軸坐標的生成方法

def?f(m,?n):

return?np.sin(np.sqrt(m?**?2?+?n?**?2))

#?設置3D線框圖數據

x?=?np.linspace(-6,?6,?30)

y?=?np.linspace(-6,?6,?30)

#?生成網格點坐標矩陣，該方法在系列文章八中有具體介紹

X,?Y?=?np.meshgrid(x,?y)

Z?=?f(X,?Y)

#?繪制3D線框圖

ax.plot_wireframe(X,?Y,?Z,?color='c')

#?設置標題、軸標簽、圖例，也可以直接使用?plt.title、plt.xlabel...

ax.set_title('繪制?3D?線框圖示例',?pad=15,?fontsize='12')

ax.set_xlabel('x?軸')

ax.set_ylabel('y?軸')

ax.set_zlabel('z?軸')

plt.show()

總結

以上是生活随笔為你收集整理的python绘图3d_超好看的3D绘图方式，Python厉害了！的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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