Python三维图像的绘制以及相关图例添加（3D图像

数据处理

此部分自行完成，预先准备好需要的数据即可。

本例子实现的是：要在4*4的格子里面的3个格子里分别绘制3条不同颜色的图形。
(为了更加直观，绘图相关的程序不使用循环)

// example
h1 = [0.4, 0.3, 0.5]
h2 = [0.9, 0.3, 0.1]
h3 = [0.2, 0.4, 0.8]

三维柱体绘制

(为了更加直观，绘图相关的程序不使用循环)


fig = plt.figure(figsize=(9, 6))
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
x = np.arange(1, 4, 1)
y = np.arange(1, 4, 1)# Construct arrays with the dimensions for the 16 bars.
dx = dy = 0.3      # 设置柱长、宽
ax.bar3d(3, 3, 0, dx, dy, h1[0], 'b')
ax.bar3d(0, 1, 0, dx, dy, h1[1], 'b')
ax.bar3d(3, 0, 0, dx, dy, h1[2], 'b')ax.bar3d(3.6, 3, 0, dx, dy, h2[0], 'r')
ax.bar3d(0.6, 1, 0, dx, dy, h2[1], 'r')
ax.bar3d(3.6, 0, 0, dx, dy, h2[2], 'r')ax.bar3d(3.6, 3.6, 0, dx, dy, h3[0], 'y')
ax.bar3d(0.6, 1.6, 0, dx, dy, h3[1], 'y')
ax.bar3d(3.6, 0.6, 0, dx, dy, h3[2], 'y')

可以看到3维柱形是通过ax.bar3d()函数设置的，
其中传入的参数分别是x，y，z轴的开始坐标，dx, dy, h[i]设置柱体的长、宽、高。
如果要绘制多个柱体，可以直接循环实现。

3D图像图例的添加

y_unique = np.unique(y-1)   # 可以看作图例类型个数
color = ['r', 'b', 'y', 'k']  # 颜色集
methods = ('Dynamic', 'Random', 'Nearby', 'other')  # 图例说明集
legend_lines = [mpl.lines.Line2D([0], [0], linestyle="none", marker='o', c=color[y]) for y in y_unique]
legend_labels = [methods[y] for y in y_unique]
ax.legend(legend_lines, legend_labels, numpoints=1, title='Method')

3D 图例的添加和2D的相似，主要通过ax.legend()函数实现。当然3d图像的图例要复杂一点，毕竟不是一个平面的图形。

总程序代码

import pickle
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib as mpldef balance_comparison():  # 系统均衡比较函数1h1 = [0.4, 0.3, 0.5]h2 = [0.9, 0.3, 0.1]h3 = [0.2, 0.4, 0.8]fig = plt.figure(figsize=(9, 6))  # 设置图片的大小ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')x = np.arange(1, 4, 1)y = np.arange(1, 4, 1)# Construct arrays with the dimensions for the 16 bars.dx = dy = 0.3      # 设置柱长、宽ax.bar3d(3, 3, 0, dx, dy, h1[0], 'b')ax.bar3d(0, 1, 0, dx, dy, h1[1], 'b')ax.bar3d(3, 0, 0, dx, dy, h1[2], 'b')ax.bar3d(3.6, 3, 0, dx, dy, h2[0], 'r')ax.bar3d(0.6, 1, 0, dx, dy, h2[1], 'r')ax.bar3d(3.6, 0, 0, dx, dy, h2[2], 'r')ax.bar3d(3.6, 3.6, 0, dx, dy, h3[0], 'y')ax.bar3d(0.6, 1.6, 0, dx, dy, h3[1], 'y')ax.bar3d(3.6, 0.6, 0, dx, dy, h3[2], 'y')# 设置坐标轴的刻度ax.set_xticks(x)ax.set_xlabel('X')ax.set_yticks(y)ax.set_ylabel('Y')ax.set_zlabel('queuePro')ax.view_init(elev=20, azim=-60)# 将三维的灰色背诵面换成白色ax.w_xaxis.set_pane_color((1.0, 1.0, 1.0, 0.0))ax.w_yaxis.set_pane_color((1.0, 1.0, 1.0, 0.0))ax.w_zaxis.set_pane_color((1.0, 1.0, 1.0, 0.0))y_unique = np.unique(y-1)color = ['r', 'b', 'y', 'k']methods = ('Dynamic', 'Random', 'Nearby', 'other')legend_lines = [mpl.lines.Line2D([0], [0], linestyle="none", marker='o', c=color[y]) for y in y_unique]legend_labels = [methods[y] for y in y_unique]ax.legend(legend_lines, legend_labels, numpoints=1, title='Method')plt.savefig("./figures/BalanceCom.png")plt.show()def main():balance_comparison()if __name__ == '__main__':main()

运行结果

关于其他三维图像

Python绘制更多三维图形的教程请参考其他博文，如https://blog.csdn.net/u013185349/article/details/122618862

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