Python3D绘图后用自带展示器查看(可旋转)

注意:本文需要Python3D绘图经验,如没有,建议先行补习之。
之前看到网友的需求:我用Python绘图以后想做成一个点开就能动的文件,怎么操作?
其实很简单啊,只要把这个.py文件保存到本地,然后双击运行程序(注意不是编辑)即可,这样就可以用Matplotlib自带的图形展示器查看了。
打开后还可以对曲线进行旋转、调参等等操作。
eg.绘制 z = x 2 + y 2 z=x^2+y^2 z=x2+y2的图像并查看。
源代码如下:

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

fig = plt.figure(figsize=(8,6)) 
ax = plt.axes(projection='3d')

x = np.arange(-50,50,0.5) #x定义域,离散
y = np.arange(-50,50,0.5) #y定义域,离散
X, Y = np.meshgrid(x, y)

Z=X**2+Y**2#需要换图形就改这里
plt.title('Z=X**2+Y**2')#添加标题

ax.plot_surface(X,Y,Z,rstride = 1, cstride = 1,cmap='rainbow')
plt.show()

运行无误的话保存文件到本地,双击运行(注意不是编辑),就可以打开图像展示器了。实际上这是打开了matplotlib的一个后端。
Python3D绘图后用自带展示器查看(可旋转)_第1张图片
用鼠标拖动就可以旋转。注意,鼠标位于图形上时左下角自动显示 x x x y y y z z z的值。
Python3D绘图后用自带展示器查看(可旋转)_第2张图片
上方的几个选项卡还可以执行调节画面位置、调参、修改标签、重新指定填充色等指令。例如我在“Edit axis, curve and image parameters”更改颜色为“winter_r”。
Python3D绘图后用自带展示器查看(可旋转)_第3张图片
补充:补充另一个实现交互的方法,是一个源自《python数据科学手册》的jupyter notebook环境下的交互方法:
在代码块里添加 %matplotlib notebook

你可能感兴趣的:(python,数据可视化)