【100天精通Python】Day67：Python可视化_Matplotlib 3D绘图，绘制3D曲面图、3D填充图，3D极坐标图，示例+代码

目录

 1 绘制曲面图

 2 绘制3D填充图

3 绘制极坐标图

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 1 绘制曲面图

当绘制3D曲面图时，mpl_toolkits.mplot3d 模块中的 Axes3D 对象提供了多种方法来呈现不同类型的曲面图。以下是一些常见的3D曲面图类型以及示例：

曲面图：使用 plot_surface 函数来绘制平滑的曲面图。

import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import numpy as np
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
# 创建示例数据
x = np.linspace(-5, 5, 50)
y = np.linspace(-5, 5, 50)
X, Y = np.meshgrid(x, y)
Z = np.sin(np.sqrt(X**2 + Y**2))

# 创建图形和子图
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')

# 绘制曲面图
ax.plot_surface(X, Y, Z, cmap='viridis')

# 添加标题
plt.title('3D曲面图示例')

# 添加坐标轴标签
ax.set_xlabel('X轴')
ax.set_ylabel('Y轴')
ax.set_zlabel('Z轴')

# 显示图形
plt.show()

 彩虹曲面图：使用 plot_surface 函数，并通过设置 cmap 参数为"rainbow"来绘制带有彩虹颜色映射的曲面图。

import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import numpy as np
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
# 创建示例数据
x = np.linspace(-5, 5, 50)
y = np.linspace(-5, 5, 50)
X, Y = np.meshgrid(x, y)
Z = np.sin(np.sqrt(X**2 + Y**2))

# 创建图形和子图
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')

# 绘制带有彩虹颜色映射的曲面图
ax.plot_surface(X, Y, Z, cmap='rainbow')

# 添加标题
plt.title('带有彩虹颜色映射的3D曲面图示例')

# 添加坐标轴标签
ax.set_xlabel('X轴')
ax.set_ylabel('Y轴')
ax.set_zlabel('Z轴')

# 显示图形
plt.show()

 2 绘制3D填充图

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

# 创建数据
x = np.linspace(0, 2*np.pi, 100)
y = np.linspace(0, 2*np.pi, 100)
X, Y = np.meshgrid(x, y)
Z = np.sin(X) * np.cos(Y)

# 创建图形和轴
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')

# 绘制3D填充图
ax.plot_surface(X, Y, Z, cmap='coolwarm')

# 添加填充区域1
ax.plot([x[0], x[-1]], [y[0], y[0]], [Z[0][0], Z[0][-1]], color='blue', alpha=0.5)
ax.plot([x[0], x[-1]], [y[-1], y[-1]], [Z[-1][0], Z[-1][-1]], color='red', alpha=0.5)

# 添加填充区域2
ax.plot([x[0], x[0]], [y[0], y[-1]], [Z[0][0], Z[-1][0]], color='blue', alpha=0.5)
ax.plot([x[-1], x[-1]], [y[0], y[-1]], [Z[0][-1], Z[-1][-1]], color='red', alpha=0.5)

# 设置坐标轴标签
ax.set_xlabel('X')
ax.set_ylabel('Y')
ax.set_zlabel('Z')

# 显示图形
plt.show()

        首先，我们创建了数据集 ​X​、​Y​ 和 ​Z​，这些数据用于定义三维空间中的坐标和值。然后，我们创建了图形对象和轴对象，并使用 ​plot_surface​ 函数将数据展示为3D曲面。接下来，通过调用 ​plot​ 函数来绘制填充区域的边界线，使用不同颜色和透明度的线条表示不同的区域。最后，我们设置了坐标轴标签并显示图形。 

3 绘制极坐标图

        3D极坐标图可以使用 ​polar​ 函数进行绘制。该函数使用极坐标表示数据，并通过指定角度、半径和值来确定数据点的位置。

下面是一个绘制3D极坐标图的示例：

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

# 创建数据
theta = np.linspace(0, 2*np.pi, 100)
r = np.linspace(0, 1, 100)
Theta, R = np.meshgrid(theta, r)
X = R * np.cos(Theta)
Y = R * np.sin(Theta)
Z = np.exp(-R**2)

# 创建图形和轴
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')

# 绘制3D极坐标图
ax.plot_surface(X, Y, Z, cmap='viridis')

# 设置坐标轴标签
ax.set_xlabel('X')
ax.set_ylabel('Y')
ax.set_zlabel('Z')

# 显示图形
plt.show()

        在这个示例中，我们使用 ​np.meshgrid​ 创建了极坐标的角度 theta 和半径 r，并计算了由 X、Y 和 Z 表示的数据点坐标。然后，我们使用 ​plot_surface​ 函数绘制了三维曲面。最后，我们设置了坐标轴标签并显示图形。