python matplotlib 绘制3D图表
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1. 绘制3D柱状图2. 绘制3D曲面图① 示例1② 示例2 3.绘制3D散点图4. 绘制3D曲线图ʚʕ̯•͡˔•̯᷅ʔɞʚʕ̯•͡˔•̯᷅ʔɞʚʕ̯•͡˔•̯᷅ʔɞʚʕ̯•͡˔•̯᷅ʔɞʚʕ̯•͡˔•̯᷅ʔɞʚʕ̯•͡˔•̯᷅ʔɞʚʕ̯•͡˔•̯᷅ʔɞʚʕ̯•͡˔•̯᷅ʔɞ
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大家好，我是侯小啾！
今天分享的内容是，如何使用python matplotlib绘制绘制出一系列酷炫的3D图像。基础的部分我在该系列的其他的blog中已经有所涉及，这里就主要通过代码示例快速传达有效信息啦。
1. 绘制3D柱状图
绘制3D柱状图使用的是axes3d.bar()方法。
可能跟我们中学学的有一点不同的是，其语法如下：
bar(left, height, zs=0, zdir=‘z’, *args, **kwargs)
其中left表示指向侧边的轴，zs表示指向我们的方向的轴，height即表示高度的轴。这三者都需要是一维的序列对象。
在调用相关方法的时候，比如设置轴标签，还有一点需要区分的是，left对应的是y轴，zs对应的是x轴。（意思就是说，比如使用plt.xticks()方法，操作的是zs；而使用plt.yticks()方法则操作的是left轴。height对应着z轴。）
一段完整的代码示例如下：
import matplotlib.pyplot as pltfrom mpl_toolkits.mplot3d.axes3d import Axes3Dimport numpy as npplt.rcParams['axes.unicode_minus'] = Falseplt.rcParams['axes.facecolor'] = '#cc00ff'plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['STKAITI']# 创建画布fig = plt.figure()# 创建3D坐标系axes3d = Axes3D(fig)zs = range(5)left = np.arange(0, 10)height = np.array([])for i in range(len(zs)):z = zs[i]np.random.seed(i)height = np.random.randint(0, 30, size=10)axes3d.bar(left, height, zs=z, zdir='x',color=['red', 'green', 'purple', 'yellow', 'blue', 'black', 'gray', 'orange', 'pink', 'cyan'])plt.xticks(zs, ['1月份', '2月份', '3月份', '4月份', '5月份'])plt.yticks(left, ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H', 'I', 'G'])plt.xlabel('月份')plt.ylabel('型号')plt.show()
图像效果如下：
2. 绘制3D曲面图
① 示例1
绘制曲面图使用的是plot_surface()方法，这个方法的参数相对而言更简单。且X、Y、Z三者的顺序相对较为容易分辨。
通过读示例代码，即可快速掌握其用法：
import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npfrom mpl_toolkits.mplot3d import Axes3Dplt.rcParams['font.sans-serif'] = ['STKAITI']plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = Falseplt.rcParams['axes.facecolor'] = '#cc00ff'fig = plt.figure(figsize=(10, 8), facecolor='#cc00ff')ax = Axes3D(fig)delta = 0.125# 生成代表X轴数据的列表x = np.arange(-4.0, 4.0, delta)# 生成代表Y轴数据的列表y = np.arange(-3.0, 4.0, delta)# 对x、y数据执行网格化X, Y = np.meshgrid(x, y)Z1 = np.exp(-X**2 - Y**2)Z2 = np.exp(-(X - 1)**2 - (Y - 1)**2)# 计算Z轴数据（高度数据）Z = (Z1 - Z2) * 2# 绘制3D图形ax.plot_surface(X, Y, Z,rstride=1, # rstride（row）指定行的跨度cstride=1, # cstride(column)指定列的跨度cmap=plt.get_cmap('rainbow')) # 设置颜色映射plt.xlabel('X轴', fontsize=15)plt.ylabel('Y轴', fontsize=15)ax.set_zlabel('Z轴', fontsize=15)ax.set_title('《曲面图》', y=1.02, fontsize=25, color='gold')# 设置Z轴范围ax.set_zlim(-2, 2)plt.show()
② 示例2
更换一组数据，呈现的则是另一种艺术效果：
import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npfrom mpl_toolkits.mplot3d import Axes3Dplt.rcParams['font.sans-serif'] = ['STKAITI']plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = Falseplt.rcParams['axes.facecolor'] = '#cc00ff'fig = plt.figure(figsize=(12, 10), facecolor='#cc00ff')ax = Axes3D(fig)delta = 0.125# 生成代表X轴数据的列表x = np.linspace(-2, 2, 10)# 生成代表Y轴数据的列表y = np.linspace(-2, 2, 10)# 对x、y数据执行网格化X, Y = np.meshgrid(x, y)# 计算Z轴数据（高度数据）Z = X**2 - Y**2# 绘制3D图形ax.plot_surface(X, Y, Z,rstride=1, # rstride（row）指定行的跨度cstride=1, # cstride(column)指定列的跨度cmap=plt.get_cmap('rainbow')) # 设置颜色映射plt.xlabel('X轴', fontsize=15)plt.ylabel('Y轴', fontsize=15)ax.set_zlabel('Z轴', fontsize=15)ax.set_title('《曲面图》', y=1.02, fontsize=25, color='gold')plt.show()
3.绘制3D散点图
在3D曲面图示例1的基础上稍作修改。
绘制散点图使用scatter()方法，将散点颜色设置为绿色，红色边沿。
代码示例如下：
import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npfrom mpl_toolkits.mplot3d import Axes3Dplt.rcParams['font.sans-serif'] = ['STKAITI']plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = Falseplt.rcParams['axes.facecolor'] = '#cc00ff'fig = plt.figure(figsize=(10, 8), facecolor='#cc00ff')ax = Axes3D(fig)delta = 0.125# 生成代表X轴数据的列表x = np.arange(-4.0, 4.0, delta)# 生成代表Y轴数据的列表y = np.arange(-3.0, 4.0, delta)# 对x、y数据执行网格化X, Y = np.meshgrid(x, y)Z1 = np.exp(-X**2 - Y**2)Z2 = np.exp(-(X - 1)**2 - (Y - 1)**2)# 计算Z轴数据（高度数据）Z = (Z1 - Z2) * 2# 绘制3D图形ax.scatter(X, Y, Z,c='green',edgecolors='red')plt.xlabel('X轴', fontsize=15)plt.ylabel('Y轴', fontsize=15)ax.set_zlabel('Z轴', fontsize=15)ax.set_title('《散点图》', y=1.02, fontsize=25, color='gold')# 设置Z轴范围ax.set_zlim(-2, 2)plt.show()
绘图效果如下：
4. 绘制3D曲线图
绘制曲线图，使用的则是我们最最最熟悉的plot()方法。
其他部分基本不变，数据部分生成三组适合我们绘图的数据，线条为金色，宽度设定为3.
代码如下：
import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npfrom mpl_toolkits.mplot3d import Axes3Dplt.rcParams['font.sans-serif'] = ['STKAITI']plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = Falseplt.rcParams['axes.facecolor'] = '#cc00ff'fig = plt.figure(figsize=(10, 8), facecolor='#cc00ff')ax = Axes3D(fig)theta = np.linspace(0, 3.14*10, 1000)r = np.linspace(0, 1, 1000)x = r * np.cos(theta)y = r * np.sin(theta)z = np.linspace(0, 4, 1000)ax.plot(x, y, z, color='gold', lw=3)plt.xlabel('X轴', fontsize=15)plt.ylabel('Y轴', fontsize=15)ax.set_zlabel('Z轴', fontsize=15)ax.set_title('《曲线图》', y=1.02, fontsize=25, color='gold')plt.show()
图像效果如下：
本次分享就到这里，小啾感谢您的关注与支持！
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