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python中Matplotlib实现绘制3D图的示例代码

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[开发(python) 所属分类 开发(python) | 发布者 店小二05 | 时间 | 作者 红领巾 ] 0人收藏点击收藏
Matplotlib 也可以绘制 3D 图像,与二维图像不同的是,绘制三维图像主要通过 mplot3d 模块实现。但是,使用 Matplotlib 绘制三维图像实际上是在二维画布上展示,所以一般绘制三维图像时,同样需要载入 pyplot 模块。
mplot3d 模块下主要包含 4 个大类,分别是:
mpl_toolkits.mplot3d.axes3d()
mpl_toolkits.mplot3d.axis3d()
mpl_toolkits.mplot3d.art3d()
mpl_toolkits.mplot3d.proj3d()
其中,axes3d() 下面主要包含了各种实现绘图的类和方法。axis3d() 主要是包含了和坐标轴相关的类和方法。art3d() 包含了一些可将 2D 图像转换并用于 3D 绘制的类和方法。proj3d() 中包含一些零碎的类和方法,例如计算三维向量长度等。
一般情况下,我们用到最多的就是 mpl_toolkits.mplot3d.axes3d() 中的mpl_toolkits.mplot3d.axes3d.Axes3D() 类,而 Axes3D() 下面又存在绘制不同类型 3D 图的方法。你可以通过下面的方式导入 Axes3D()。

from mpl_toolkits.mplot3d.axes3d import Axes3D或from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

三维散点图

首先,我们导入 numpy 随机生成一组数据。

import numpy as np
# x, y, z 均为 0 到 1 之间的 100 个随机数
x = np.random.normal(0, 1, 100)
y = np.random.normal(0, 1, 100)
z = np.random.normal(0, 1, 100)

接下来,开始绘图。第一步是载入 2D, 3D 绘图模块。

from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import matplotlib.pyplot as plt

第二步,使用 Axes3D() 创建 3D 图形对象。

fig = plt.figure()
ax = Axes3D(fig)

最后,调用散点图绘制方法绘图并显示出来。

ax.scatter(x, y, z)
plt.show()

三维线型图

线形图和散点图相似,需要传入 x, y, z 三个坐标的数值。详细的代码如下。

# 载入模块
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 生成数据
x = np.linspace(-6 * np.pi, 6 * np.pi, 1000)
y = np.sin(x)
z = np.cos(x)
# 创建 3D 图形对象
fig = plt.figure()
ax = Axes3D(fig)
# 绘制线型图
ax.plot(x, y, z)
# 显示图
plt.show()

三维柱状图

绘制完线型图,我们继续尝试绘制三维柱状图,其实它的绘制步骤和上面同样非常相似。

# 载入模块
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 创建 3D 图形对象
fig = plt.figure()
ax = Axes3D(fig)
# 生成数据并绘图
x = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6]
for i in x:
y = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
z = abs(np.random.normal(1, 10, 10))
ax.bar(y, z, i, zdir='y', color=['r', 'g', 'b', 'y'])
plt.show()

三维图曲面图

接下来需要绘制的三维曲面图要麻烦一些,我们需要对数据进行矩阵处理。其实和画二维等高线图很相似,只是多增加了一个维度。

# 载入模块
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
# 创建 3D 图形对象
fig = plt.figure()
ax = Axes3D(fig)
# 生成数据
X = np.arange(-2, 2, 0.1)
Y = np.arange(-2, 2, 0.1)
X, Y = np.meshgrid(X, Y)
Z = np.sqrt(X ** 2 + Y ** 2)
# 绘制曲面图,并使用 cmap 着色
ax.plot_surface(X, Y, Z, cmap=plt.cm.winter)
plt.show()

cmap=plt.cm.winter 表示采用了 winter 配色方案,也就是下图的渐变色。

混合图绘制

混合图就是将两种不同类型的图绘制在一张图里。绘制混合图一般有前提条件,那就是两种不同类型图的范围大致相同,否则将会出现严重的比例不协调,而使得混合图失去意义。

# -*- coding: utf-8 -*
# 载入模块
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 创建 3D 图形对象
fig = plt.figure()
ax = Axes3D(fig)
# 生成数据并绘制图 1
x1 = np.linspace(-3 * np.pi, 3 * np.pi, 500)
y1 = np.sin(x1)
ax.plot(x1, y1, zs=0, c='red')
# 生成数据并绘制图 2
x2 = np.random.normal(0, 1, 100)
y2 = np.random.normal(0, 1, 100)
z2 = np.random.normal(0, 1, 100)
ax.scatter(x2, y2, z2)
# 显示图
plt.show()

子图绘制

# -*- coding: utf-8 -*
# 载入模块
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 创建 1 张画布
fig = plt.figure()
#===============
# 向画布添加子图 1
ax1 = fig.add_subplot(1, 2, 1, projection='3d')
# 生成子图 1 数据
x = np.linspace(-6 * np.pi, 6 * np.pi, 1000)
y = np.sin(x)
z = np.cos(x)
# 绘制第 1 张图
ax1.plot(x, y, z)
#===============
# 向画布添加子图 2
ax2 = fig.add_subplot(1, 2, 2, projection='3d')
# 生成子图 2 数据
X = np.arange(-2, 2, 0.1)
Y = np.arange(-2, 2, 0.1)
X, Y = np.meshgrid(X, Y)
Z = np.sqrt(X ** 2 + Y ** 2)
# 绘制第 2 张图
ax2.plot_surface(X, Y, Z, cmap=plt.cm.winter)
# 显示图
plt.show()

我们可以来看一下这些代码。由于两张子图是绘制在 1 张画布上面的,所以这里需要提前创建 1 张画布。然后通过.add_subplot()添加子图,子图序号和二维绘图相似,只是注意 3D 绘图时要添加projection='3d'参数。

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持脚本之家。

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主题: 数据其实线形图
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