Python利⽤matplotlib模块数据可视化绘制3D图
⽬录
前⾔
1matplotlib绘制3D图形
2绘制3D画⾯图
2.1源码
2.2效果图
3绘制散点图
3.1源码
3.2效果图
4绘制多边形
4.1源码
4.2效果图
5三个⽅向有等⾼线的3D图
5.1源码
5.2效果图
6三维柱状图
6.1源码
6.2效果图
7补充图
7.1源码
7.2效果图
总结
前⾔
matplotlib实际上是⼀套⾯向对象的绘图库，它所绘制的图表中的每个绘图元素，例如线条Line2D、⽂字Text、刻度等在内存中都有⼀个对象与之对应。
为了⽅便快速绘图matplotlib通过pyplot模块提供了⼀套和MATLAB类似的绘图API，将众多绘图对象所构成的复杂结构隐藏在这套API内部。我们只需要调⽤pyplot模块所提供的函数就可以实现快速绘图以及设置图表的各种细节。pyplot模块虽然⽤法简单，但不适合在较⼤的应⽤程序中使⽤。
为了将⾯向对象的绘图库包装成只使⽤函数的调⽤接⼝，pyplot模块的内部保存了当前图表以及当前⼦图等信息。当前的图表和⼦图可以使⽤f()和a()获得，分别表⽰"Get Current Figure"和"Get Current Axes"。在pyplot模块中，许多函数都是对当前的Figure或Axes对象进⾏处理，⽐如说：
plt.plot()实际上会通过a()获得当前的Axes对象ax，然后再调⽤ax.plot()⽅法实现真正的绘图。
可以在Ipython中输⼊类似"plt.plot??"的命令查看pyplot模块的函数是如何对各种绘图对象进⾏包装的。
1 matplotlib绘制3D图形
matplotlib可以绘制3D图形，有的版本中不具备该模块，可以进⼊python环境，输⼊from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D 进⾏测试，如果导⼊成功则可以，否则需要安装matplotlib其他版本，这⾥我⽤的是2.0.2版本。
2 绘制3D画⾯图
2.1 源码
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
fig = plt.figure()
# 创建3d图形的两种⽅式
# ax = Axes3D(fig)
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
# X, Y value
X = np.arange(-4, 4, 0.25)
Y = np.arange(-4, 4, 0.25)
X, Y = np.meshgrid(X, Y)    # x-y 平⾯的⽹格
R = np.sqrt(X ** 2 + Y ** 2)
# height value
Z = np.sin(R)
# rstride:⾏之间的跨度  cstride：列之间的跨度
# rcount：设置间隔个数，默认50个，ccount：列的间隔个数不能与上⾯两个参数同时出现#vmax和vmin  颜⾊的最⼤值和最⼩值
ax.plot_surface(X, Y, Z, rstride=1, cstride=1, _cmap('rainbow'))
# zdir : 'z' | 'x' | 'y' 表⽰把等⾼线图投射到哪个⾯
# offset : 表⽰等⾼线图投射到指定页⾯的某个刻度
# 设置图像z轴的显⽰范围，x、y轴设置⽅式相同
ax.set_zlim(-2,2)
plt.show()
2.2 效果图
3 绘制散点图
3.1 源码
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
fig = plt.figure()
ax = Axes3D(fig)
x = np.arange(0, 200)
y = np.arange(0, 100)
x, y = np.meshgrid(x, y)
z = np.random.randint(0, 200, size=(100, 200))
y3 = np.arctan2(x,y)
ax.scatter(x, y, z, c=y3, marker='.', s=50, label='')
plt.show()
3.2 效果图
4 绘制多边形
4.1 源码
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
from mpl_toolkits.mplot3d.art3d import Poly3DCollection,Line3DCollection
fig = plt.figure()
ax = a(projection='3d')
# 正⽂体顶点和⾯
verts = [(0, 0, 0), (0, 1, 0), (1, 1, 0), (1, 0, 0), (0, 0, 1), (0, 1, 1), (1, 1, 1), (1, 0, 1)] faces = [[0, 1, 2, 3], [4, 5, 6, 7], [0, 1, 5, 4], [1, 2, 6, 5], [2, 3, 7, 6], [0, 3, 7, 4]]
# 四⾯体顶点和⾯
# verts = [(0, 0, 0), (1, 0, 0), (1, 1, 0), (1, 0, 1)]
# faces = [[0, 1, 2], [0, 1, 3], [0, 2, 3], [1, 2, 3]]
# 获得每个⾯的顶点
poly3d = [[verts[vert_id] for vert_id in face] for face in faces]
# print(poly3d)
# 绘制顶点
x, y, z = zip(*verts)
ax.scatter(x, y, z)
# 绘制多边形⾯
ax.add_collection3d(Poly3DCollection(poly3d, facecolors='w', linewidths=1, alpha=0.3)) # 绘制对变形的边
ax.add_collection3d(Line3DCollection(poly3d, colors='k', linewidths=0.5, linestyles=':')) # 设置图形坐标范围
ax.set_xlabel('X')
ax.set_xlim3d(-0.5, 1.5)
ax.set_ylabel('Y')
ax.set_ylim3d(-0.5, 1.5)
ax.set_zlabel('Z')
ax.set_zlim3d(-0.5, 1.5)
plt.show()
4.2 效果图
5 三个⽅向有等⾼线的3D图
5.1 源码
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
from matplotlib import cm
from mpl_toolkits.mplot3d import axes3d
fig = plt.figure()
ax = a(projection='3d')
X, Y, Z = _test_data(0.05)
ax.plot_surface(X, Y, Z, rstride=8, cstride=8, alpha=0.5,color='b') cset = ax.contour(X, Y, Z, zdir='z', offset=-100, lwarm) cset = ax.contour(X, Y, Z, zdir='x', offset=-40, lwarm) cset = ax.contour(X, Y, Z, zdir='y', offset=40, lwarm) ax.set_xlabel('X')
ax.set_xlim(-40, 40)
ax.set_ylabel('Y')
ax.set_ylim(-40, 40)
matplotlib中subplotax.set_zlabel('Z')
ax.set_zlim(-100, 100)
plt.show()
5.2 效果图
6 三维柱状图
6.1 源码
import random
import matplotlib as mpl
import matplotlib.dates as mdates
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
for z in [2011, 2012, 2013, 2014]:
xs = range(1,13)
ys = 1000 * np.random.rand(12)
color = Set2(random.choice(Set2.N)))    ax.bar(xs, ys, zs=z, zdir='y', color=color, alpha=0.8) ax.xaxis.set_major_locator(mpl.ticker.FixedLocator(xs)) ax.yaxis.set_major_locator(mpl.ticker.FixedLocator(ys)) ax.set_xlabel('Month')
ax.set_ylabel('Year')
ax.set_zlabel('Sales Net [usd]')
plt.show()
6.2 效果图

版权声明：本站内容均来自互联网，仅供演示用，请勿用于商业和其他非法用途。如果侵犯了您的权益请与我们联系QQ:729038198，我们将在24小时内删除。