在三維空間繪制點,線,面

1.繪制點

用scatter()散點繪制三維坐標點from matplotlib import pyplot as plt

from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

dot1 = [[0, 0, 0], [1, 1, 1], [

2, 2, 2], [2, 2, 3], [2, 2, 4]] # 得到五個點

plt.figure() # 得到畫面

ax1 = plt.axes(projection='3d')

ax1.set_xlim(0, 5) # X軸，橫向向右方向

ax1.set_ylim(5, 0) # Y軸,左向與X,Z軸互為垂直

ax1.set_zlim(0, 5) # 豎向為Z軸

color1 = ['r', 'g', 'b', 'k', 'm']

marker1 = ['o', 'v', '1', 's', 'H']

i = 0

for x in dot1:

ax1.scatter(x[0], x[1], x[2], c=color1[i],

marker=marker1[i], linewidths=4) # 用散點函數(shù)畫點

i += 1

plt.show()

2.繪制線

函數(shù)plot3D(xs, ys, *args, zdir=‘z', **kwargs),用于繪制三維坐標的線，其參數(shù)使用說明如下.

（1）xs,ys,zdir=‘z': 設(shè)置(x,y,z)坐標值,為集合對象,是該函數(shù)與plot()的唯一區(qū)別.

(2) kwargs:接受鍵值對參數(shù),使用方法同plot()from matplotlib import pyplot as plt

from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

import numpy as np

plt.figure()

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

ax.set_xlim(0, 20) # X軸，橫向向右方向

ax.set_ylim(20, 0) # Y軸,左向與X,Z軸互為垂直

ax.set_zlim(0, 20) # 豎向為Z軸

z = np.linspace(0, 4*np.pi, 500)

x = 10*np.sin(z)

y = 10*np.cos(z)

ax.plot3D(x, y, z, 'black') # 繪制黑色空間曲線

# ----------------------------------------------------------

z1 = np.linspace(0, 4*np.pi, 500)

x1 = 5*np.sin(z1)

y1 = 5*np.cos(z1)

ax.plot3D(x1,y1,z1,'g--') #繪制綠色空間虛曲線

#------------------------------------------------------------

ax.plot3D([0,18,0],[5,18,10],[0,5,0],'om-') #繪制帶o折線

plt.show()

3.繪制面

3D 圖形需要的數(shù)據(jù)與等高線圖基本相同：X、Y 數(shù)據(jù)決定坐標點，Z 軸數(shù)據(jù)決定 X、Y 坐標點對應(yīng)的高度。與等高線圖使用等高線來代表高度不同，3D 圖形將會以更直觀的形式來表示高度。

為了繪制 3D 圖形，需要調(diào)用 Axes3D 對象的 plot_surface()方法來完成。from matplotlib import pyplot as plt

from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

from matplotlib import cm

import numpy as np

fig = plt.figure(figsize=(15, 5))

ax = fig.add_subplot(131, projection='3d') # 第一個繪圖區(qū)

x = np.arange(1, 50, 1)

y = np.arange(1, 50, 1)

X, Y = np.meshgrid(x, y) # 將坐標向量(x,y)變?yōu)樽鴺司仃?X,Y)

def Z(X, Y): # 自定義求Z向量的函數(shù)

return X*0.2+Y*0.3+20

s1 = ax.plot_surface(X, Y, Z(X, Y), rstride=10,

cstride=10, cmap=cm.jet, linewidth=1,

antialiased=True) #繪制面

ax.set_xlim3d(0,50) #指定x軸坐標值范圍

ax.set_ylim3d(0,50) #指定y軸坐標值范圍

ax.set_zlim3d(0,50) #指定z軸坐標值范圍

fig.colorbar(s1,shrink=1,aspect=5)

#------------------------------------------

ax1 = fig.add_subplot(132,projection='3d') #第二個繪圖區(qū)

s2 = ax1.plot_surface(X,Y,Z(X,Y),rstride=1,

cstride=1, cmap=cm.jet, linewidth=1,

antialiased=False) #繪制面

fig.colorbar(s2,shrink=0.5,aspect=5)

#--------------------------------------------

d = 0.05

x1 = np.arange(-4,4,d)

y1 = np.arange(-3,3,d)

X1,Y1 = np.meshgrid(x1,y1)

def Z1(X,Y): #自定義求z向量的函數(shù)

z1 = np.exp(-X**2-Y**2)

z2 = np.exp(-(X-1)**2-(Y-1)**2)

return (z2-z1)*2 #返回Z坐標值

ax2 = fig.add_subplot(133,projection='3d')

s3 = ax2.plot_surface(X,Y,Z(X,Y),rstride=1,

cstride=1, cmap=cm.jet, linewidth=1,

antialiased=False)

fig.colorbar(s3,shrink=0.5,aspect=5)

plt.show()

到此這篇關(guān)于Python中三維坐標空間繪制的實現(xiàn)的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python 三維坐標空間內(nèi)容請搜索179885.Com以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持179885.Com！

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總結(jié)

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