如何使用Python中的Matplotlib创建三维线图？

Matplotlib是一个流行的Python数据可视化库。可视化数据是关键步骤，因为它有助于理解数据中正在发生的情况，而无需查看数字和执行复杂的计算。

它有助于有效地向观众传达定量见解。Matplotlib用于使用数据创建二维图。它具有面向对象的API，可帮助嵌入Python应用程序中的绘图。Matplotlib可与IPython shell、Jupyter笔记本、Spyder IDE等一起使用。

它使用Python编写。它使用Numpy创建，这是Python中的Numerical Python包。

可以使用以下命令在Windows上安装Python −

pip install matplotlib

Matplotlib的依赖关系是 −

Python（版本大于或等于3.4）
NumPy
Setuptools
Pyparsing
Libpng
Pytz
Free type
Six
Cycler
Dateutil

创建三维图可以查看数据点的x-, y-和z-轴。它也可以用于了解梯度下降函数的工作原理，并找到算法系数的最优值。

让我们了解如何使用Matplotlib创建三维线图 −

示例

from mpl_toolkits import mplot3d
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
fig = plt.figure()
ax = plt.axes(projection='3d')
z = np.linspace(0, 1, 100)
x = z * np.sin(20 * z)
y = z * np.cos(20 * z)
ax.plot3D(x, y, z, 'red')
ax.set_ylabel("Y−axis")
ax.set_xlabel("X−axis")
ax.set_zlabel("Z−axis")

ax.set_title('一个示例的三维线图')
plt.show()

输出

解释

• 导入所需的软件包，并针对使用方便定义其别名。

• 使用“figure”函数创建一个空图。

• 使用“subplot”函数创建一个绘制图形的区域。

• 使用NumPy库创建数据值。

• 使用“plot”函数绘制数据。

• 使用“plot3D”指定正在使用创建的数据可视化3D图。

• 使用“set_xlabel”，“set_ylabel”和“set_title”函数分别为“X”轴，“Y”轴和标题提供标签。

• 使用“show”函数在控制台上显示出来。