Matplotlib-绘制3D坐标图

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本期小哥将简单讲解如何使用Matplotlib绘制3D坐标图。主要包含以下几方面内容：

• 3D绘图原理
• 3D曲面图绘制ax.plot_surface()
• 3D网格图绘制ax.plot_wireframe()
• 等高线的映射ax.contour() / ax.contourf

官方参考链接：

https://matplotlib.org/tutorials/toolkits/mplot3d.html?highlight=plot_surface#surface-plots

1. 3D绘图的原理

与普通的2D图表相比，3D图表至少需要三个变量(x, y, z)。通过三个变量获得数据点在三维坐标中的位置，将这些的连接起来就得到了3D图表，这是最简单的理解。

在绘制3D曲面或者网格时，还有一种绘图思路。首先通过(x, y)获得在X-Y面上的坐标点，比如：

每一个坐标点对应一个高度z，将空间中的所有点连接起来，可获得一个网格曲面。

接下来，小哥以绘制 的函数图像为例，演示如何操作。

2. np.meshgrid()函数

在确定X-Y面上的坐标点时，为了获得点的坐标，需要使用np.meshgrid()函数。该函数用于生成网格点的坐标矩阵。

import numpy as np
x = np.arange(-10, 11, 1)
y = np.arange(-10, 11, 1)
X, Y = np.meshgrid(x, y) #生成网格点坐标矩阵
Z = X**2 + Y**2

3. 3D曲面图绘制ax.plot_surface()

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

mpl.rcParams['font.size'] = 14
mpl.rcParams['figure.figsize'] = (6,5) 
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False  

fig = plt.figure()
ax = fig.gca(projection='3d') #生成3D Axes对象
ax.plot_surface(X, Y, Z, cmap=plt.cm.viridis) #使用viridis色谱

## 优化坐标轴
ax.set_xticks(np.arange(-15, 20, 5))
ax.set_yticks(np.arange(-15, 20, 5))
ax.set_zticks(np.arange(0, 250, 50))
ax.set_xlabel('X 轴', rotation=-15)
ax.set_ylabel('Y 轴', rotation=50)
ax.set_zlabel('Z 轴', rotation=90)
plt.show()
plt.tight_layout()

绘制3D图时，需注意3D Axes对象的生成方式。一般有以下三种：

fig = plt.figure()
#方法一
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
#方法二
ax = Axes3D(fig)
#方法三
ax = fig.gca(projection='3d')

4. 3D网格图绘制ax.plot_wireframe()

ax.plot_wireframe(X, Y, Z)

5. 等高线的映射

线型映射ax.contour()：

ax.contour(X, Y, Z, zdir='x', offset=0, cmap=plt.cm.viridis)
# zdir='x'控制映射的坐标轴平面，offset=0控制等高线图层与坐标轴平面距离

填充型映射ax.contourf()：

ax.contourf(X, Y, Z, zdir='z', offset=0, cmap=plt.cm.viridis)
# zdir='z'控制映射的坐标轴平面，offset=0控制等高线图层与坐标轴平面距离