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这篇CFSDN的博客文章python matplotlib绘制三维图的示例由作者收集整理，如果你对这篇文章有兴趣，记得点赞哟.
作者：catmelo 本文版权归作者所有 。
链接：https://www.cnblogs.com/catmelo/p/4162101.html 。
本文参考官方文档：http://matplotlib.org/mpl_toolkits/mplot3d/tutorial.html 。
起步 。
新建一个matplotlib.figure.Figure对象，然后向其添加一个Axes3D类型的axes对象。 其中Axes3D对象的创建，类似其他axes对象，只不过使用projection='3d'关键词.
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1
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|
import
matplotlib.pyplot as plt
from
mpl_toolkits.mplot3d
import
Axes3D
fig
=
plt.figure()
ax
=
fig.add_subplot(
111
, projection
=
'3d'
)
|
3D曲线图 。
|
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|
import
matplotlib as mpl
from
mpl_toolkits.mplot3d
import
Axes3D
import
numpy as np
import
matplotlib.pyplot as plt
mpl.rcParams[
'legend.fontsize'
]
=
10
fig
=
plt.figure()
ax
=
fig.gca(projection
=
'3d'
)
theta
=
np.linspace(
-
4
*
np.pi,
4
*
np.pi,
100
)
z
=
np.linspace(
-
2
,
2
,
100
)
r
=
z
*
*
2
+
1
x
=
r
*
np.sin(theta)
y
=
r
*
np.cos(theta)
ax.plot(x, y, z, label
=
'parametric curve'
)
ax.legend()
ax.set_xlabel(
'X Label'
)
ax.set_ylabel(
'Y Label'
)
ax.set_zlabel(
'Z Label'
)
plt.show()
|
简化用法
|
1
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8
|
from
pylab
import
*
from
mpl_toolkits.mplot3d
import
Axes3D
plt.gca(projection
=
'3d'
)
plt.plot([
1
,
2
,
3
],[
3
,
4
,
1
],[
8
,
4
,
1
],
'--'
)
plt.xlabel(
'X'
)
plt.ylabel(
'Y'
)
#plt.zlabel('Z') #无法使用
|
3D散点图 。
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21
|
import
numpy as np
from
mpl_toolkits.mplot3d
import
Axes3D
import
matplotlib.pyplot as plt
def
randrange(n, vmin, vmax):
return
(vmax
-
vmin)
*
np.random.rand(n)
+
vmin
fig
=
plt.figure()
ax
=
fig.add_subplot(
111
, projection
=
'3d'
)
n
=
100
for
c, m, zl, zh
in
[(
'r'
,
'o'
,
-
50
,
-
25
), (
'b'
,
'^'
,
-
30
,
-
5
)]:
xs
=
randrange(n,
23
,
32
)
ys
=
randrange(n,
0
,
100
)
zs
=
randrange(n, zl, zh)
ax.scatter(xs, ys, zs, c
=
c, marker
=
m)
ax.set_xlabel(
'X Label'
)
ax.set_ylabel(
'Y Label'
)
ax.set_zlabel(
'Z Label'
)
plt.show()
|
以上就是matplotlib绘制三维图的示例的详细内容，更多关于matplotlib绘制三维图的资料请关注我其它相关文章！ 。
原文链接：https://www.cnblogs.com/catmelo/p/4162101.html 。
最后此篇关于python matplotlib绘制三维图的示例的文章就讲到这里了,如果你想了解更多关于python matplotlib绘制三维图的示例的内容请搜索CFSDN的文章或继续浏览相关文章，希望大家以后支持我的博客！ 。
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