Matplotlib 3D Contours|极客教程

Matplotlib 3D Contours

在数据可视化的领域中，3D Contours（三维等高线图）是一种展示三维数据关系的有效方式。通过Matplotlib库，Python提供了一种相对简单的方法来创建这类图形。本文将详细介绍如何使用Matplotlib来绘制3D Contours，并通过10-20个示例代码来展示不同的使用场景和技巧。

1. Matplotlib简介

Matplotlib是Python中一个广泛使用的绘图库，它提供了大量的绘图工具和函数，使得用户能够创建高质量的图形。对于3D图形，Matplotlib提供了mplot3d工具包，通过它可以绘制3D图形，包括3D Contours。

2. 准备工作

在开始绘制3D Contours之前，需要确保你的环境中已经安装了Matplotlib库。如果还没有安装，可以通过以下命令进行安装：

pip install matplotlib

安装完成后，你需要导入Matplotlib中的pyplot模块以及mplot3d模块，代码如下：

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

3. 绘制基础3D Contours

示例1：绘制一个简单的3D Contour

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

x = np.linspace(-5, 5, 100)
y = np.linspace(-5, 5, 100)
x, y = np.meshgrid(x, y)
z = np.sin(np.sqrt(x**2 + y**2))

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
ax.contour3D(x, y, z, 50)
ax.set_title('3D Contour - how2matplotlib.com')
plt.show()

Output:

Matplotlib 3D Contours

示例2：改变颜色映射

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

x = np.linspace(-6, 6, 30)
y = np.linspace(-6, 6, 30)
x, y = np.meshgrid(x, y)
z = np.tan(np.sqrt(x**2 + y**2))

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
contour = ax.contour3D(x, y, z, 50, cmap='viridis')
ax.set_title('Color Map - how2matplotlib.com')
plt.show()

Output:

Matplotlib 3D Contours

示例3：添加颜色条

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

x = np.linspace(-6, 6, 30)
y = np.linspace(-6, 6, 30)
x, y = np.meshgrid(x, y)
z = np.cos(np.sqrt(x**2 + y**2))

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
contour = ax.contour3D(x, y, z, 50, cmap='coolwarm')
fig.colorbar(contour, ax=ax, shrink=0.5, aspect=5)
ax.set_title('Contour with Colorbar - how2matplotlib.com')
plt.show()

Output:

Matplotlib 3D Contours

示例4：绘制等高线投影

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

x = np.linspace(-5, 5, 50)
y = np.linspace(-5, 5, 50)
x, y = np.meshgrid(x, y)
z = np.sin(np.sqrt(x**2 + y**2))

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
ax.contour3D(x, y, z, 50, cmap='inferno')
ax.contourf(x, y, z, zdir='z', offset=-2, cmap='inferno')
ax.set_title('Contour Projection - how2matplotlib.com')
plt.show()

Output:

Matplotlib 3D Contours

示例5：自定义等高线级别

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

x = np.linspace(-6, 6, 60)
y = np.linspace(-6, 6, 60)
x, y = np.meshgrid(x, y)
z = np.log(np.sqrt(x**2 + y**2) + 1)

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
ax.contour3D(x, y, z, levels=[0.5, 1, 1.5, 2, 2.5], cmap='plasma')
ax.set_title('Custom Contour Levels - how2matplotlib.com')
plt.show()