Matplotlib – 三维绘图

尽管Matplotlib在设计之初只考虑了二维绘图，但在后来的版本中，一些三维绘图工具被建立在Matplotlib的二维显示之上，以提供一套用于三维数据可视化的工具。通过导入 mplot3d工具箱 （包含在Matplotlib软件包中），可以实现三维绘图。

通过将关键字projection=’3d’传递给任何正常的轴创建例程，可以创建一个三维轴。

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, 'gray')
ax.set_title('3D line plot')
plt.show()

我们现在可以绘制各种三维绘图类型。最基本的三维图是由(x, y, z)三元组创建的 三维线图 。这可以通过ax.plot3D函数来创建。

Matplotlib - 三维绘图

三维散点图 是通过使用 ax.scatter3D 函数生成的。

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)
c = x + y
ax.scatter(x, y, z, c=c)
ax.set_title('3d Scatter plot')
plt.show()