Matplotlib 子图中使用view_init设置3D视角

在本文中，我们将介绍如何在Matplotlib的子图中使用view_init来设置3D图的视角。我们将解释什么是view_init参数，如何使用它，以及如何在子图中使用它。我们还将提供代码示例来说明这些操作。

Matplotlib的view_init参数

view_init是Matplotlib 3D绘图中的一个可选参数，它用于设置3D图的观察角度。该参数可以设置水平旋转角度（elevation）和垂直旋转角度（azimuth），其默认值分别为30和-60。这些角度以度为单位指定，可以取负值。通常，通过调整这些角度能够在3D图中更好地查看数据。

我们可以通过以下方法来使用view_init参数：

ax.view_init(elev=20, azim=-35)

这将在水平和垂直方向上旋转3D图像，并根据参数设置新的视角。

如何使用view_init

我们可以通过修改视角来更好地查看3D数据。例如，在以下代码中，我们使用三维散点图展示不同类别的数据：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

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

# 生成随机三维数据
x = np.random.standard_normal(100)
y = np.random.standard_normal(100)
z = np.random.standard_normal(100)

# 根据类别分配颜色
colors = ['b', 'r', 'g', 'y', 'm']
groups = np.random.randint(0, 5, 100)
group_colors = [colors[groups[i]] for i in range(len(groups))]

# 画散点图
ax.scatter(x, y, z, c=group_colors)

# 设置坐标轴标签和标题
ax.set_xlabel('X Label')
ax.set_ylabel('Y Label')
ax.set_zlabel('Z Label')
ax.set_title('Three dimensional scatter plot')

# 显示图像
plt.show()

我们得到的结果是一个杂乱的3D散点图。为了更好地查看数据，我们可以通过将视角更改为45和-30度来旋转3D图像，如下所示：

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

# 生成随机三维数据
x = np.random.standard_normal(100)
y = np.random.standard_normal(100)
z = np.random.standard_normal(100)

# 根据类别分配颜色
colors = ['b', 'r', 'g', 'y', 'm']
groups = np.random.randint(0, 5, 100)
group_colors = [colors[groups[i]] for i in range(len(groups))]

# 画散点图
ax.scatter(x, y, z, c=group_colors)

# 设置坐标轴标签和标题
ax.set_xlabel('X Label')
ax.set_ylabel('Y Label')
ax.set_zlabel('Z Label')
ax.set_title('Three dimensional scatter plot')

# 更改视角
ax.view_init(elev=45, azim=-30)

# 显示图像
plt.show()

现在，我们的3D图像更加清晰，可以更好地查看数据。

在子图中使用view_init

有时我们可能需要在Matplotlib子图中展示多个3D图像。在这种情况下，每个子图都可以使用不同的视角。以下代码演示如何在Matplotlib子图中使用view_init参数：

fig = plt.figure()

# 第一个子图
ax = fig.add_subplot(121, projection='3d')
x = np.random.standard_normal(100)
y = np.random.standard_normal(100)
z = np.random.standard_normal(100)
ax.scatter(x, y, z)

ax.set_xlabel('X Label')
ax.set_ylabel('Y Label')
ax.set_zlabel('Z Label')
ax.set_title('Subplot 1')

# 第二个子图
ax= fig.add_subplot(122, projection='3d')
x = np.random.standard_normal(100)
y = np.random.standard_normal(100)
z = np.random.standard_normal(100)
ax.scatter(x, y, z)

ax.set_xlabel('X Label')
ax.set_ylabel('Y Label')
ax.set_zlabel('Z Label')
ax.set_title('Subplot 2')

# 更改子图视角
ax = fig.axes[0]
ax.view_init(elev=20, azim=-35)

ax = fig.axes[1]
ax.view_init(elev=50, azim=30)

# 显示图像
plt.show()

在这个示例中，我们创建了一个包含两个子图的Matplotlib图像。然后，我们在两个子图中都绘制了随机三维数据，展示了两个3D散点图。最后，我们使用view_init参数分别更改了两个子图的视角，使它们都具有更好的观看效果。