Python使⽤matplotlib绘制三维图形⽰例
本⽂实例讲述了Python使⽤matplotlib绘制三维图形。分享给⼤家供⼤家参考，具体如下：
⽤⼆维泡泡图表⽰三维数据
泡泡的坐标2维，泡泡的⼤⼩三维，使⽤到的函数
plt.scatter(P[:,0], P[:,1], s=S, lw = 1.5,
edgecolors = C, facecolors='None')
其中P[:,0], P[:,1]为泡泡的坐标数据，s为泡泡的⼤⼩，lw为泡泡的边线宽度，edgecolors为边线颜⾊，facecolors为填充颜⾊代码及注释
# -*- coding:utf-8 -*-
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
fig = plt.figure(figsize=(9,6))
# 泡泡的数量
n = 50
size_min = 50
size_max = 50*50
# Ring position,rand可以产⽣2维数组
P = np.random.rand(n,2)
# Ring colors R,G,B,A
C = np.ones((n,4)) * (0,0,0,1)
# Alpha color channel goes from 0 (transparent) to 1 (opaque)
C[:,3] = np.linspace(0,1,n)
# Ring sizes
S = np.linspace(size_min, size_max, n)
# Scatter plot
plt.scatter(P[:,0], P[:,1], s=S, lw = 1.5,
edgecolors = C, facecolors='None')
#range只能排列出整数，在排列⼩数时可以⽤到np.arange
plt.xlim(0,1), icks(np.arange(0,1.1,0.1))
plt.ylim(0,1), icks(np.arange(0,1.1,0.1))
plt.show()
运⾏结果：
三维螺旋线图
需要导⼊三维⼯具mplot3d
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
导⼊了这个⼯具后才能在add_subplot时添加参数
projection='3d'
完整代码及注释
# -*- coding:utf-8 -*-
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from pylab import *
matplotlib中subplot
fig = plt.figure(figsize=(9,6))
#添加参数projection
ax = fig.add_subplot(111,projection='3d')
z = np.linspace(0, 6, 1000)
r = 1
x = r * np.sin(np.pi*2*z)
y = r * np.cos(np.pi*2*z)
#c是颜⾊
ax.plot(x, y, z, label=u'螺旋线', c='r')
ax.legend()
#存成图⽚，⽀持png格式
# dpi每英⼨长度的点数，画出的三维图是⽮量图，可以设置保存的dpi
plt.savefig('3d_fig.png',dpi=200)
plt.show()
注：这⾥针对中⽂显⽰问题做了处理，具体可以参考《》。
参考⽹站：
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