Python三维绘图

在遇到三维数据时，三维图像能给我们对数据带来更加深入地理解。python的matplotlib库就包含了丰富的三维绘图工具。

1、创建三维坐标轴对象Axes3D

创建Axes3D主要有两种方式，一种是利用关键字projection='3d'l来实现，另一种则是通过从mpl_toolkits.mplot3d导入对象Axes3D来实现，目的都是生成具有三维格式的对象Axes3D。#方法一，利用关键字

from matplotlib import pyplot as plt

from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

#定义坐标轴

fig = plt.figure()

ax1 = plt.axes(projection='3d')

#ax = fig.add_subplot(111,projection='3d')  #这种方法也可以画多个子图

#方法二，利用三维轴方法

from matplotlib import pyplot as plt

from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

#定义图像和三维格式坐标轴

fig=plt.figure()

ax2 = Axes3D(fig)

2、三维曲线和散点

随后在定义的坐标轴上画图：import numpy as np

z = np.linspace(0,13,1000)

x = 5*np.sin(z)

y = 5*np.cos(z)

zd = 13*np.random.random(100)

xd = 5*np.sin(zd)

yd = 5*np.cos(zd)

ax1.scatter3D(xd,yd,zd, cmap='Blues')  #绘制散点图

ax1.plot3D(x,y,z,'gray')    #绘制空间曲线

plt.show()

3、三维曲面

下一步画三维曲面：fig = plt.figure()  #定义新的三维坐标轴

ax3 = plt.axes(projection='3d')

#定义三维数据

xx = np.arange(-5,5,0.5)

yy = np.arange(-5,5,0.5)

X, Y = np.meshgrid(xx, yy)

Z = np.sin(X)+np.cos(Y)

#作图

ax3.plot_surface(X,Y,Z,cmap='rainbow')

#ax3.contour(X,Y,Z, zdim='z',offset=-2，cmap='rainbow)   #等高线图，要设置offset，为Z的最小值

plt.show()

如果加入渲染时的步长，会得到更加清晰细腻的图像：

ax3.plot_surface(X,Y,Z,rstride = 1, cstride = 1,cmap='rainbow'),其中的row和cloum_stride为横竖方向的绘图采样步长，越小绘图越精细。

4、等高线

同时还可以将等高线投影到不同的面上：from matplotlib import pyplot as plt

from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

#定义坐标轴

fig4 = plt.figure()

ax4 = plt.axes(projection='3d')

#生成三维数据

xx = np.arange(-5,5,0.1)

yy = np.arange(-5,5,0.1)

X, Y = np.meshgrid(xx, yy)

Z = np.sin(np.sqrt(X**2+Y**2))

#作图

ax4.plot_surface(X,Y,Z,alpha=0.3,cmap='winter')     #生成表面， alpha 用于控制透明度

ax4.contour(X,Y,Z,zdir='z', offset=-3,cmap="rainbow")  #生成z方向投影，投到x-y平面

ax4.contour(X,Y,Z,zdir='x', offset=-6,cmap="rainbow")  #生成x方向投影，投到y-z平面

ax4.contour(X,Y,Z,zdir='y', offset=6,cmap="rainbow")   #生成y方向投影，投到x-z平面

#ax4.contourf(X,Y,Z,zdir='y', offset=6,cmap="rainbow")   #生成y方向投影填充，投到x-z平面，contourf()函数

#设定显示范围

ax4.set_xlabel('X')

ax4.set_xlim(-6, 4)  #拉开坐标轴范围显示投影

ax4.set_ylabel('Y')

ax4.set_ylim(-4, 6)

ax4.set_zlabel('Z')

ax4.set_zlim(-3, 3)

plt.show()

5、随机散点图

可以利用scatter()生成各种不同大小，颜色的散点图，其参数如下：#函数定义

matplotlib.pyplot.scatter(x, y,

s=None,   #散点的大小 array  scalar

c=None,   #颜色序列   array、sequency

marker=None,   #点的样式

cmap=None,    #colormap 颜色样式

norm=None,    #归一化  归一化的颜色camp

vmin=None, vmax=None,    #对应上面的归一化范围

alpha=None,     #透明度

linewidths=None,   #线宽

verts=None,   #

edgecolors=None,  #边缘颜色

data=None,

**kwargs

)

#ref:https://matplotlib.org/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.scatter.htmlfrom matplotlib import pyplot as plt

from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

#定义坐标轴

fig4 = plt.figure()

ax4 = plt.axes(projection='3d')

#生成三维数据

xx = np.random.random(20)*10-5   #取100个随机数，范围在5~5之间

yy = np.random.random(20)*10-5

X, Y = np.meshgrid(xx, yy)

Z = np.sin(np.sqrt(X**2+Y**2))

#作图

ax4.scatter(X,Y,Z,alpha=0.3,c=np.random.random(400),s=np.random.randint(10,20, size=(20, 40)))

#生成散点.利用c控制颜色序列,s控制大小

#设定显示范围

plt.show()

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