Python中的图形绘制—

在 matplotlib 中可以轻松绘制 3D 图形。接下来讨论一些重要且常用的 3D 图。

1 画点代码

from mpl_toolkits.mplot3d import axes3d
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import style
import numpy as np# setting a custom style to use
style.use('ggplot')# create a new figure for plotting
fig = plt.figure()# create a new subplot on our figure
# and set projection as 3d
ax1 = fig.add_subplot(111, projection='3d')
ax1.scatter(x, y, z, c = 'm', marker = 'o')# defining x, y, z co-ordinates
x = np.random.randint(0, 10, size = 20)
y = np.random.randint(0, 10, size = 20)
z = np.random.randint(0, 10, size = 20)# plotting the points on subplot# setting labels for the axes
ax1.set_xlabel('x-axis')
ax1.set_ylabel('y-axis')
ax1.set_zlabel('z-axis')# function to show the plot
plt.show()

2 输出

上述程序的输出将为您提供一个可以旋转或放大绘图的窗口。这是屏幕截图：

现在让我们试着理解这段代码的一些要点。

from mpl_toolkits.mplot3d import axes3d

1）这是在 3-D 空间上绘图所需的模块。

ax1 = fig.add_subplot(111, projection='3d')

2）在图形上创建一个子图并将投影参数设置为 3d。

ax1.scatter(x, y, z, c = 'm', marker = 'o')

3）使用 .scatter() 函数来绘制 XYZ 平面中的点。

3 画线代码

# importing required modules
from mpl_toolkits.mplot3d import axes3d
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import style
import numpy as np# setting a custom style to use
style.use('ggplot')# create a new figure for plotting
fig = plt.figure()# create a new subplot on our figure
ax1 = fig.add_subplot(111, projection='3d')# defining x, y, z co-ordinates
x = np.random.randint(0, 10, size = 5)
y = np.random.randint(0, 10, size = 5)
z = np.random.randint(0, 10, size = (5, 5))# plotting the points on subplot
ax1.plot_wireframe(x,y,z)# setting the labels
ax1.set_xlabel('x-axis')
ax1.set_ylabel('y-axis')
ax1.set_zlabel('z-axis')plt.show()

4 输出

5 代码的部分解释

1）该程序与前一个程序的主要区别在于：

ax1.plot_wireframe(x,y,z)

2）使用 .plot_wireframe() 方法可以在给定的一组 3-D 点上绘制线条。

6 画条形图代码

# importing required modules
from mpl_toolkits.mplot3d import axes3d
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import style
import numpy as np# setting a custom style to use
style.use('ggplot')# create a new figure for plotting
fig = plt.figure()# create a new subplot on our figure
ax1 = fig.add_subplot(111, projection='3d')# defining x, y, z co-ordinates for bar position
x = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]
y = [4,3,1,6,5,3,7,5,3,7]
z = np.zeros(10)# size of bars
dx = np.ones(10)              # length along x-axis
dy = np.ones(10)              # length along y-axs
dz = [1,3,4,2,6,7,5,5,10,9]   # height of bar# setting color scheme
color = []
for h in dz:if h > 5:color.append('r')else:color.append('b')# plotting the bars
ax1.bar3d(x, y, z, dx, dy, dz, color = color)# setting axes labels
ax1.set_xlabel('x-axis')
ax1.set_ylabel('y-axis')
ax1.set_zlabel('z-axis')plt.show()

7 输出

8 代码的部分解释

下面解释代码中的关键部分：

x = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]
y = [4,3,1,6,5,3,7,5,3,7]
z = np.zeros(10)

1）定义柱的基本位置。设置 z = 0 意味着所有条形都从 XY 平面开始。

dx = np.ones(10)              # length along x-axis
dy = np.ones(10)              # length along y-axs
dz = [1,3,4,2,6,7,5,5,10,9]   # height of bar

2）dx, dy, dz 表示条的大小。把他看成一个长方体，那么dx、dy、dz分别是它沿x、y、z轴的展开。

for h in dz:if h > 5:color.append('r')else:color.append('b')

3）将每个条的颜色设置为一个列表。颜色方案对于高度大于 5 的条形为红色，否则为蓝色。

ax1.bar3d(x, y, z, dx, dy, dz, color = color)

4）最终使用 .bar3d() 函数绘制了条形图。

9 画曲线代码

# importing required modules
from mpl_toolkits.mplot3d import axes3d
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import style
import numpy as np# setting a custom style to use
style.use('ggplot')# create a new figure for plotting
fig = plt.figure()# create a new subplot on our figure
ax1 = fig.add_subplot(111, projection='3d')# get points for a mesh grid
u, v = np.mgrid[0:2*np.pi:200j, 0:np.pi:100j]# setting x, y, z co-ordinates
x=np.cos(u)*np.sin(v)
y=np.sin(u)*np.sin(v)
z=np.cos(v)# plotting the curve
ax1.plot_wireframe(x, y, z, rstride = 5, cstride = 5, linewidth = 1)plt.show()

10 输出

11 代码的部分解释

以上代码绘制了一个网格状的球体，下面是部分关键代码的解释：

u, v = np.mgrid[0:2*np.pi:200j, 0:np.pi:100j]

1）使用 np.mgrid 来获取点，以便创建网格

x=np.cos(u)*np.sin(v)
y=np.sin(u)*np.sin(v)
z=np.cos(v)

2）球体的参数方程。

ax1.plot_wireframe(x, y, z, rstride = 5, cstride = 5, linewidth = 1)

3）再次使用 .plot_wireframe() 方法。 rstride 和 cstride 参数可用于设置网格必须有多密集。

dx = np.ones(10)              # length along x-axis
dy = np.ones(10)              # length along y-axs
dz = [1,3,4,2,6,7,5,5,10,9]   # height of bar

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