【matploblib】一文带你走遍matplotlib各种类型三维图资源-CSDN下载

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【【matploblib】一文带你走遍】一文带你走遍matplotlib各种类型三维图各种类型三维图

相信许多使用过python的小伙伴都知道matplotlib是个强大的数据可视化工具，但是大部分小伙伴都只用其绘制平面图形，本系列将会教大

家如何利用matplotlib来绘制3D图像

文章目录文章目录一、简介二、图像1、线图2、散点图3、线框图4、表面图5、三角网格图6、等高线图7、填充等高线图

一、简介一、简介

相较于之前的版本，最新版的matplotlib只需要通过将关键字参数projection="3d" 传递给来创建（Axes3D类的）Figure.add_subplot即可创建创建3

维画布，其具体使用同2D相差无几：

import matplotlib.pyplot as plt

fig = plt.figure()

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

在Matplotlib 1.0.0之前，Axes3D需要先实例化。

from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

ax = Axes3D(fig)

而Matplotlib在版本3.2.0中进行了更改：在Matplotlib 3.2.0之前，需要显式导入 mpl_toolkits.mplot3d模块，才能将“ 3d”参数传进

Figure.add_subplot。下面我们就来绘制各种图像：

二、图像二、图像

1、线图、线图

函数函数：点击可以查看该函数源码

Axes3D.plot（self，xs，ys，* args，zdir ='z'，** kwargs ）

参数参数

xs 数据点的x坐标

ys 数据点的y坐标

zs 数据点的z坐标

zdir

{‘x’，‘y’，‘z’}绘制2D数据时，用作z的方向（“ x”，“ y”或“ z”）；默认为“

z”。

**kwargs 其他

代码代码：

import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np

fig = plt.figure()

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

t = np.linspace(0, 20, 100)

x = np.sin(t)

y = np.cos(t)

plt.plot(x, y, t)

plt.show()

效果图效果图：

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