python画3d玫瑰花代码_30⾏Python代码实现3D数据可视化！
⾮常惊艳
回顾 2D 作图
⽤赛贝尔曲线作 2d 图。此图是⽤基于 Matplotlib 的 Path 通过赛贝尔曲线实现的，有对赛贝尔曲线感兴趣的朋友们可以深⼊了解⼀下。
在 matplotlib 中，figure 为画布，axes 为绘图区，fig.add_subplot()、plt.subplot() ⽅法均可以创建⼦图。以下是作图实践。
import matplotlib.path as mpathimport matplotlib.patches as mpatchesimport matplotlib.pyplot as pltfig, ax = plt.subplots()#定义绘图指令与控制点坐标Path = mpat
⼼型效果图
3D 帽⼦图1
Matplotlib 绘制 3D 图形使⽤的是 mplot3d Toolkit，即 mplot3d ⼯具包。绘制 3D 图可以通过创建⼦图，然后指定 projection 参数 为
3d 即可，返回的 ax 为 Axes3D 对象。
导⼊包：
from matplotlib import cmfrom matplotlib.ticker import LinearLocator, FormatStrFormatterfrom mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
绘图全过程：
import matplotlib.pyplot as pltfrom matplotlib import cmfrom matplotlib.ticker import LinearLocator, FormatStrFormatterfrom mpl_toolkits.mplot3d import Ax
呈现效果：
帽⼦图1
3D 帽⼦图2
import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom mpl_toolkits.mplot3d import Axes3Dfig = plt.figure()# 指定图形类型为 3d 类型ax = fig.add_subplot(111, proj
帽⼦图2
3D 线性图
3D 线性图使⽤ Axes3D.plot来绘制。绘画的基本⽅法：Axes3D.plot(xs, ys[, zs, zdir='z', *args, **kwargs])
matplotlib中subplot参数说明：
参数描述xs⼀维数组，点的 x 轴坐标ys⼀维数组，点的 y 轴坐标zs⼀维数组，可选项，点的 z 轴坐标zdir可选项，在 3D 轴上绘制 2D 数
据时，数据必须以 xs，ys 的形式传递，若此时将 zdir 设置为 ‘y’，数据将会被绘制到 x-z 轴平⾯上，默认为 ‘z’**kwargs其他关键
字参数，可选项，可参见 matplotlib.axes.Axes.plot
import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D# 依次获取画布和绘图区并创建 Axes3D 对象fig = plt.figure()ax = a
结果显⽰：
线性图
3D 散点图
绘制 3D 散点图的基本⽅法是：Axes3D.scatter(xs, ys[, zs=0, zdir='z', s=20, c=None, depthshade=True, *args, **kwargs])
参数详解：
参数描述xs⼀维数组，点的 x 轴坐标ys⼀维数组，点的 y 轴坐标zs⼀维数组，可选项，点的 z 轴坐标zdir可选项，在 3D 轴上绘制 2D 数
据时，数据必须以 xs，ys 的形式传递，若此时将 zdir 设置为 ‘y’，数据将会被绘制到 x-z 轴平⾯上，默认为 ‘z’s标量或数组类型，
可选项，标记的⼤⼩，默认 20c标记的颜⾊，可选项，可以是单个颜⾊或者⼀个颜⾊列表⽀持英⽂颜⾊名称及其简写、⼗六进制颜⾊码等，更多颜⾊⽰例参见官⽹ Color Demodepthshadebool 值，可选项，默认 True，是否为散点标记着⾊以提供深度外观**kwargs其他关键字
import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npfrom mpl_toolkits.mplot3d import Axes3Ddef randrange(n, vmin, vmax):    return (vmax - vmin) * np.rando 结果显⽰为：
散点图
总结
本⽂主要是介绍使⽤ Python 第三⽅库 Matplotlib 来绘制 3D 图形，当然除了上⾯演⽰的这⼏种，还有更多丰富的图形和功能等待你去挖掘。相⽐于 2D 图形，3D 图形可以多展现⼀个维度的数据特征，在可视化时会有更加直观的效果。在实际的数据可视化过程中，我们要根
据具体需求来决定⽤怎样的形式来展现，⽽多了解⼀些⼯具就可以更加游刃有余。这些强⼤的⼯具也正是 Python 在数据分析和可视化⽅⾯的⼀⼤优势之⼀。
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