用Matplotlib怎样绘制3D图形【Python教程】,python,matplotlib,3D图

Matplotlib是一个Python 2D绘图库,它能够在种种平台上以种种硬拷贝花样和交互式环境生成出具有出书质量的图形。

在上篇中报告的是怎样对图形色彩和线条的添补，而本日给人人带来的是用matplotlib制造3D图形。之前尝试了多种2D图形，置信人人肯定对3D图形充溢兴致。

Matplotlib 已内置了三维图形，所以我们不须要再下载任何东西。起首，我们须要引入一些完全的模块：

from mpl_toolkits.mplot3d import axes3d
import matplotlib.pyplot as plt

运用axes3d是因为它须要差别品种的轴域，以便在三维中现实绘制一些东西。下面：

fig = plt.figure()
ax1 = fig.add_subplot(111, projection='3d')

在这里，我们像一般一样定义图形，然后我们将ax1定义为一般的子图，只是此次运用 3D 投影。我们须要如许做，以便提示 Matplotlib 我们要供应三维数据。

如今让我们建立一些 3D 数据：

x = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]
y = [5,6,7,8,2,5,6,3,7,2]
z = [1,2,6,3,2,7,3,3,7,2]

接下来，我们绘制它。起首，让我们展现一个简朴的线框示例：

ax1.plot_wireframe(x,y,z)

末了：

ax1.set_xlabel('x axis')
ax1.set_ylabel('y axis')
ax1.set_zlabel('z axis')
plt.show()

我们完全的代码是：

from mpl_toolkits.mplot3d import axes3d
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import style
style.use('fivethirtyeight')
fig = plt.figure()
ax1 = fig.add_subplot(111, projection='3d')
x = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]
y = [5,6,7,8,2,5,6,3,7,2]
z = [1,2,6,3,2,7,3,3,7,2]
ax1.plot_wireframe(x,y,z)
ax1.set_xlabel('x axis')
ax1.set_ylabel('y axis')
ax1.set_zlabel('z axis')
plt.show()

效果为（包含所用的款式）：