python3d绘图代码_python机器学习之3D Matplotlib绘图

绘制三维曲面和三维散点图 import matplotlib.pyplot as plt

from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

import numpy as np

fig = plt.figure()

ax = Axes3D(fig)

X = np.arange(-4, 4, 0.25)

#此处生成一维数组，也可以叫numpy向量，具体格式为 [[-4. -3.75 -3.5 ... 3.25 3.5 3.75]

[-4. -3.75 -3.5 ... 3.25 3.5 3.75]

...

[-4. -3.75 -3.5 ... 3.25 3.5 3.75]

[-4. -3.75 -3.5 ... 3.25 3.5 3.75]] 这是由X生成的一维数组，同理Y也生成了这样的数组

Y = np.arange(-4, 4, 0.25)

#X ，Y合并生成numpy对象，此处相当于合并生成(X,Y) 数组，用于Z (这里是我猜测的)

X, Y = np.meshgrid(X, Y)

R = np.sqrt(X**2 + Y**2)

#生成Z对象，调用numpy的sin函数

Z = np.sin(R)

# 具体函数方法可用 help(function) 查看，如：help(ax.plot_surface)

ax.plot_surface(X, Y, Z, rstride=1, cstride=1, cmap='rainbow')

plt.show()

#Demo 2 绘制三维三点图

# 绘制三维三点图

data = np.random.randint(0, 255, size=[40, 40, 40])

x, y, z = data[0], data[1], data[2]

ax = plt.subplot(111, projection='3d') # 创建一个三维的绘图工程

# 将数据点分成三部分画，在颜色上有区分度

ax.scatter(x[:10], y[:10], z[:10], c='y') # 绘制数据点

ax.scatter(x[10:20], y[10:20], z[10:20], c='r')

ax.scatter(x[30:40], y[30:40], z[30:40], c='g')

ax.set_zlabel('Z') # 坐标轴

ax.set_ylabel('Y')

ax.set_xlabel('X')

plt.show()

最终效果如下：

屏幕快照 2018-05-05 下午3.08.48.png

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