python的matplotlib画图,python 绘图库Matplotlib-

　　本文主要介绍如何使用pythonmatplotlib绘制一系列很酷的三维图像，如三维散点图、三维曲线图等。有兴趣的可以看看。

　　00-1010 1.绘制三维直方图2。绘制三维曲面图1例23。绘制三维散点图4。绘制三维曲线图

1. 绘制3D柱状图

2. 绘制3D曲面图

　　用Plot_surface()方法画曲面图，这种方法的参数比较简单。而且x，y，z的顺序相对容易区分。

　　通过阅读示例代码，您可以快速掌握它的用法：

　　将matplotlib.pyplot作为plt导入

　　将numpy作为np导入

　　从mpl_toolkits.mplot3d导入Axes3D

　　PLT . RC params[ font . sans-serif ]=[ STK aiti ]

　　PLT . RC params[ axes . unicode _ MINUS ]=False

　　PLT . RC params[ axes . face color ]= # cc 00 ff

　　fig=plt.figure(figsize=(10，8)，facecolor=#cc00ff )

　　ax=Axes3D(图)

　　=0.125

　　#生成表示X轴数据的列表

　　x=np.arange(-4.0，4.0，delta)

　　#生成表示Y轴数据的列表

　　y=n

　　p.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：

　　以上就是Python+Matplotlib绘制3D图像的示例详解的详细内容，更多关于Python Matplotlib 3D图像的资料请关注盛行IT软件开发工作室其它相关文章！

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目录

1. 绘制3D柱状图

2. 绘制3D曲面图

示例2

3.绘制3D散点图

4. 绘制3D曲线图

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