python如何用matplotlib创建三维图表

Matplotlib 最开始被设计为仅支持二维的图表。到 1.0 版本发布左右，一些三维图表的工具在二维展示的基础上被创建了出来，结果就是 Matplotlib 提供了一个方便的（同时也是有限的）的可用于三维数据可视化的一套工具。三维图表可以使用载入mplot3d工具包来激活，这个包会随着 Matplotlib 自动安装：

from mpl_toolkits import mplot3d

一旦模块被导入，三维 axes 就可以像其他普通 axes 一样通过关键字参数projection=’3d’来创建：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

fig = plt.figure()
ax = plt.axes(projection='3d')
plt.show()

三维 axes 激活后，我们可以在上面绘制不同的三维图表类型。三维图表在 notebook 中使用交互式图表展示会优于使用静态展示；回忆我们前面介绍过，你可以使用%matplotlib notebook而不是%matplotlib inline来激活交互式展示模式。

三维的点和线

三维图表中最基础的是使用(x, y, z)坐标定义的一根线或散点的集合。前面介绍过普通的二维图表，作为类比，使用ax.plot3D和ax.scatter3D函数可以创建三维折线和散点图。这两个函数的签名与二维的版本基本一致，你可以参考[简单折线图]和[简单散点图]来复习一下这部分的内容。下面我们绘制一个三维中的三角螺旋，在线的附近在绘制一些随机的点：

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

# 三维螺旋线的数据
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');

注意默认情况下，图中的散点会有透明度的区别，用于体现在图中散点的深度。虽然三维效果在静态图像中难以显示，你可以使用交互式的视图来获得更佳的三维直观效果。

三维轮廓图

类似于我们在[密度和轮廓图]中介绍的内容，mplot3d也包含着能够创建三维浮雕图像的工具。就像二维的ax.contour图表，ax.contour3D要求输入数据的格式是二维普通网格上计算得到的 Z 轴本文来源[email protected]搞@^&代*@码)网9的数据值。下面我们展示一个三维的正弦函数轮廓图：

def f(x, y):
  return np.sin(np.sqrt(x ** 2 + y ** 2))

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

X, Y = np.meshgrid(x, y)
Z = f(X, Y)

fig = plt.figure()
ax = plt.axes(projection='3d')
ax.contour3D(X, Y, Z, 50, cmap='binary')
ax.set_xlabel('x')
ax.set_ylabel('y')
ax.set_zlabel('z');

有时候默认的视角角度不是最理想的，在这种情况下我们可以使用view_init函数来设置水平角和方位角。在下面的例子中，我们使用的是 60° 的水平角（即以 60° 俯视 x-y 平面）和 35° 的方位角（即将 z 轴逆时针旋转 35°）：

ax.view_init(60, 35)
fig

喜欢 (0)赏

[搞代码]

分享 (0)