matplotlib——3D绘图教程

声明：

1. 本文参考自matplotlib官方教程
2. 介绍了3D曲线图和散点图的绘制，以后可能会添加更复杂图形的绘制方法。

开始

  使用matplotlib绘制3D图形，需要通过创建一个新的axes对象——Axes3D来实现。

import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
plt.show()

绘制曲线

  通过参数projection='3d来声明axes为axes3D，此时对axes3D对象调用plot()函数绘制曲线图时，多了如下表所示的几个参数，其他的参数还跟原来一样。

Argument	Description
xs, ys	x，y轴上的值
zs	z轴上的值
zdir	z轴的方向，可取{‘x’, ‘y’, ‘z’}

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

fig = plt.figure()
ax = fig.gca(projection='3d')

# Prepare arrays x, y, z
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')  #这里传入x, y, z的值
ax.legend()

plt.show()

绘制散点图

  相较于绘制曲线图，绘制直线图增加了三个参数：控制散点大小的s、空值散点颜色的c和空值散点阴影效果的depthshade。

Argument	Description
xs, ys	数据点的x，y坐标
zs	数据点的z坐标，默认为0
zdir	z轴的方向
s	散点的大小
c	散点的颜色
depthshade	内层的散点颜色会浅一点，默认为True

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

# Fixing random state for reproducibility
np.random.seed(19680801)


def randrange(n, vmin, vmax):
    '''
    Helper function to make an array of random numbers having shape (n, )
    with each number distributed Uniform(vmin, vmax).
    '''
    return (vmax - vmin)*np.random.rand(n) + vmin

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

n = 100

# For each set of style and range settings, plot n random points in the box
# defined by x in [23, 32], y in [0, 100], z in [zlow, zhigh].
# 迭代两次，分别绘制两种不同的散点，一种是（红色，小圆圈，z坐标取值范围(-50, -25)），另一种是（蓝色，小三角，z坐标取值范围(-30, -5)）。
for c, m, zlow, zhigh in [('r', 'o', -50, -25), ('b', '^', -30, -5)]:
    xs = randrange(n, 23, 32)
    ys = randrange(n, 0, 100)
    zs = randrange(n, zlow, zhigh)
    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()

改变图像角度

首先定义3维点集：

将点集在3d空间描绘出来：

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(1, 1, 1, projection='3d')
for i in range(x.shape[0]):
    ax.text(x[i, 0], x[i, 1], x[i, 2], str(1), 
            color='r', 
            fontdict={'weight': 'bold', 'size': 9})
plt.show()

改变一下图像的角度：

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(1, 1, 1, projection='3d')
for i in range(x.shape[0]):
    ax.text(x[i, 0], x[i, 1], x[i, 2], str(1), 
            color='r', 
            fontdict={'weight': 'bold', 'size': 9})
ax.view_init(20, 0)  # 只有这一行改变了
plt.show()

解释：

关键就是函数 ax.view_init()函数的调用

该函数接受两个参数，第一个参数是竖直旋转，第二个参数是水平旋转，旋转单位是度°

默认的初始角度是 ax.view_init(30, -60)