Python Matplotlib 3D图像
侯小啾 人气:01. 绘制3D柱状图
绘制3D柱状图使用的是axes3d.bar()方法。
可能跟我们中学学的有一点不同的是，其语法如下：
bar(left, height, zs=0, zdir=‘z’, *args, **kwargs)
其中left表示指向侧边的轴，zs表示指向我们的方向的轴，height即表示高度的轴。这三者都需要是一维的序列对象。
在调用相关方法的时候，比如设置轴标签，还有一点需要区分的是，left对应的是y轴，zs对应的是x轴。（意思就是说，比如使用plt.xticks()方法，操作的是zs；而使用plt.yticks()方法则操作的是left轴。height对应着z轴。）
一段完整的代码示例如下：
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d.axes3d import Axes3D
import numpy as np
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
plt.rcParams['axes.facecolor'] = '#cc00ff'
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['STKAITI']
# 创建画布
fig = plt.figure()
# 创建3D坐标系
axes3d = Axes3D(fig)
zs = range(5)
left = np.arange(0, 10)
height = np.array([])
for i in range(len(zs)):
z = zs[i]
np.random.seed(i)
height = np.random.randint(0, 30, size=10)
axes3d.bar(left, height, zs=z, zdir='x',
color=['red', 'green', 'purple', 'yellow', 'blue', 'black', 'gray', 'orange', 'pink', 'cyan'])
plt.xticks(zs, ['1月份', '2月份', '3月份', '4月份', '5月份'])
plt.yticks(left, ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H', 'I', 'G'])
plt.xlabel('月份')
plt.ylabel('型号')
plt.show()
图像效果如下：
2. 绘制3D曲面图
示例1
绘制曲面图使用的是plot_surface()方法，这个方法的参数相对而言更简单。且X、Y、Z三者的顺序相对较为容易分辨。
通过读示例代码，即可快速掌握其用法：
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['STKAITI']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
plt.rcParams['axes.facecolor'] = '#cc00ff'
fig = plt.figure(figsize=(10, 8), facecolor='#cc00ff')
ax = Axes3D(fig)
delta = 0.125
# 生成代表X轴数据的列表
x = np.arange(-4.0, 4.0, delta)
# 生成代表Y轴数据的列表
y = np.arange(-3.0, 4.0, delta)
# 对x、y数据执行网格化
X, Y = np.meshgrid(x, y)
Z1 = np.exp(-X**2 - Y**2)
Z2 = np.exp(-(X - 1)**2 - (Y - 1)**2)
# 计算Z轴数据（高度数据）
Z = (Z1 - Z2) * 2
# 绘制3D图形
ax.plot_surface(X, Y, Z,
rstride=1, # rstride（row）指定行的跨度
cstride=1, # cstride(column)指定列的跨度
cmap=plt.get_cmap('rainbow')) # 设置颜色映射
plt.xlabel('X轴', fontsize=15)
plt.ylabel('Y轴', fontsize=15)
ax.set_zlabel('Z轴', fontsize=15)
ax.set_title('《曲面图》', y=1.02, fontsize=25, color='gold')
# 设置Z轴范围
ax.set_zlim(-2, 2)
plt.show()
示例2
更换一组数据，呈现的则是另一种艺术效果：
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['STKAITI']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
plt.rcParams['axes.facecolor'] = '#cc00ff'
fig = plt.figure(figsize=(12, 10), facecolor='#cc00ff')
ax = Axes3D(fig)
delta = 0.125
# 生成代表X轴数据的列表
x = np.linspace(-2, 2, 10)
# 生成代表Y轴数据的列表
y = np.linspace(-2, 2, 10)
# 对x、y数据执行网格化
X, Y = np.meshgrid(x, y)
# 计算Z轴数据（高度数据）
Z = X**2 - Y**2
# 绘制3D图形
ax.plot_surface(X, Y, Z,
rstride=1, # rstride（row）指定行的跨度
cstride=1, # cstride(column)指定列的跨度
cmap=plt.get_cmap('rainbow')) # 设置颜色映射
plt.xlabel('X轴', fontsize=15)
plt.ylabel('Y轴', fontsize=15)
ax.set_zlabel('Z轴', fontsize=15)
ax.set_title('《曲面图》', y=1.02, fontsize=25, color='gold')
plt.show()
3.绘制3D散点图
在3D曲面图示例1的基础上稍作修改。
绘制散点图使用scatter()方法，将散点颜色设置为绿色，红色边沿。
代码示例如下：
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['STKAITI']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
plt.rcParams['axes.facecolor'] = '#cc00ff'
fig = plt.figure(figsize=(10, 8), facecolor='#cc00ff')
ax = Axes3D(fig)
delta = 0.125
# 生成代表X轴数据的列表
x = np.arange(-4.0, 4.0, delta)
# 生成代表Y轴数据的列表
y = np.arange(-3.0, 4.0, delta)
# 对x、y数据执行网格化
X, Y = np.meshgrid(x, y)
Z1 = np.exp(-X**2 - Y**2)
Z2 = np.exp(-(X - 1)**2 - (Y - 1)**2)
# 计算Z轴数据（高度数据）
Z = (Z1 - Z2) * 2
# 绘制3D图形
ax.scatter(X, Y, Z,
c='green',
edgecolors='red')
plt.xlabel('X轴', fontsize=15)
plt.ylabel('Y轴', fontsize=15)
ax.set_zlabel('Z轴', fontsize=15)
ax.set_title('《散点图》', y=1.02, fontsize=25, color='gold')
# 设置Z轴范围
ax.set_zlim(-2, 2)
plt.show()
绘图效果如下：
4. 绘制3D曲线图
绘制曲线图，使用的则是我们最最最熟悉的plot()方法。
其他部分基本不变，数据部分生成三组适合我们绘图的数据，线条为金色，宽度设定为3.
代码如下：
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['STKAITI']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
plt.rcParams['axes.facecolor'] = '#cc00ff'
fig = plt.figure(figsize=(10, 8), facecolor='#cc00ff')
ax = Axes3D(fig)
theta = np.linspace(0, 3.14*10, 1000)
r = np.linspace(0, 1, 1000)
x = r * np.cos(theta)
y = r * np.sin(theta)
z = np.linspace(0, 4, 1000)
ax.plot(x, y, z, color='gold', lw=3)
plt.xlabel('X轴', fontsize=15)
plt.ylabel('Y轴', fontsize=15)
ax.set_zlabel('Z轴', fontsize=15)
ax.set_title('《曲线图》', y=1.02, fontsize=25, color='gold')
plt.show()
图像效果如下：
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