Python绘制三维图详解

Posted 2023-04-04 北山啦

利用Python绘制三维图

目标： 绘制图像$z^2=x^2+y^2$

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D #绘制3D图案

画曲面的第一步是就是要创建一个二维平面的网格，在Python当中，我们使用meshgrid()函数,在matlab中也是这个函数哦

创建数据:首先创建x和y，它们的范围都是(-1,1)

x = np.linspace(-1,1,100)
y = np.linspace(-1,1,50)

然后调用numpy中的meshgrid函数，进行网格化操作。

x_,y_ = np.meshgrid(x,y,indexing='ij') 

x_,y_返回网格数组，通过打印x_和y_的形状，可以看到x_,y_都是(100*50) 的二维数组，也就是数组x的长度乘以数组y的长度

print(x_.shape,y_.shape)  

(100, 50) (100, 50)

网格化统一了X,Y的维度，数组运算时，涉及更多数据，范围更广

z_ = x_**2 + y_**2

绘制图形

plt.figure()：自定义图像
.add_subplot():添加子图
.plot_surface():绘制曲面
.colorbar():添加颜色棒

fig = plt.figure(figsize=(12,8),facecolor='white') #创建图片
sub = fig.add_subplot(111,projection='3d')# 添加子图，
surf = sub.plot_surface(x_,y_,z_,cmap=plt.cm.brg) #绘制曲面,并设置颜色cmap
cb = fig.colorbar(surf,shrink=0.8,aspect=15) #设置颜色棒


sub.set_xlabel(r"$x$")
sub.set_ylabel(r"$y$")
sub.set_zlabel(r"$z$")
plt.show()

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完整代码

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D #绘制3D图案

x = np.linspace(-1,1,100)
y = np.linspace(-1,1,50)
x_,y_ = np.meshgrid(x,y,indexing='ij') 
z_ = x_**2 + y_**2
fig = plt.figure(figsize=(12,8),facecolor='white') #创建图片
sub = fig.add_subplot(111,projection='3d')# 添加子图，
surf = sub.plot_surface(x_,y_,z_,cmap=plt.cm.brg) #绘制曲面,并设置颜色cmap
cb = fig.colorbar(surf,shrink=0.8,aspect=15) #设置颜色棒

sub.set_xlabel(r"$x$")
sub.set_ylabel(r"$y$")
sub.set_zlabel(r"$z$")
plt.show()

Python 绘图个人总结--包括绘制曲线二维栅格图三维栅格图

调用库

from matplotlib import pyplot as plt
import mpl_toolkits.axisartist as axisartist
from matplotlib import colors
import seaborn as sns
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #用来正常显示中文标签
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #用来正常显示负号 #有中文出现的情况，需要u'内容'

绘制曲线

# 前文：创建绘图对象
ax = axisartist.Subplot(fig, 111)  # 111 代表1行1列的第1个，subplot()可以用于绘制多个子图
fig.add_axes(ax)  # 将绘图区对象添加到画布中

ax.plot(x,y) ：根据x和y绘制曲线（官网）

linewidth	设置线宽
color	设置颜色，如果想要自定义RGB，需要将RGB值乘以1/255
marker	设置标记
label	设置标签名称
linestyle	设置曲线风格

# 示例：输入数据(x,y)，并设置绘制曲线的线宽、颜色、标记点类型
# RGB  = 144,201,231
ax.plot(x,y,label='优化',linewidth = 1.0,color = (1/255*144,1/255*201,1/255*231),marker = '.')

ax.set_xlabel(text) / ax.set_ylabel(text)：设置x轴和y轴的坐标轴标签（官网数）

fontsize

设置图标字体大小

# 示例：设置x轴标签文本和字号
ax.set_xlabel('lablex',fontsize=12)

ax.tick_params()：设置x,y轴刻度值（官网所有参数）

axis	选择x,y坐标轴
which	选择主副坐标轴
labelsize	刻度值字体大小

# 示例：设置xy轴(both)的刻度值字号大小
ax.tick_params(axis='both', which='major', labelsize=12) 

ax.legend()：绘制图像标签（官网所有参数）

fontsize	标签字体大小
labelspacing	调整标签之间上下的距离
borderpad	调整标签与左右边界的距离

# 示例：设置标签字号、上下左右的空间
ax.legend(fontsize=12,labelspacing = 1.1,borderpad=1.1)

ax.xaxis.tick_top()：将x轴移到上方（包括x轴标签和刻度）

ax.yaxis.tick_right()：将y轴移到右方（包括y轴标签和刻度）

ax.set_xticks(arr)：用数组设置x轴刻度值

ax.set_yticks(arr)：用数组设置y轴刻度值

(也可以用ax.set_xticks([min,max,gap])的方式，设置刻度值范围以及刻度区间大小)

ax.set_xlim(min,max)：用范围设置x轴刻度值的最大最小值

ax.set_ylim(min,max)：用范围设置y轴刻度值的最大最小值

二维栅格图

sns.heatmap()：绘制热力图（官网）

data	数据
cmap	色条范围
vmin	数据最小值
vmax	数据最大值
linewidths	热力图格子线宽
linecolor	热力图格子线颜色
ax	绘图区句柄
cbar	是否显示渐变色条

# 设置色条的范围，从0~2分别是white gray yellow
cmap = colors.ListedColormap(['white','gray','yellow'])
sns.heatmap(arr, cmap = cmap, vmin = 0, vmax = 2, linewidths = 0.75, linecolor= 'black', ax = ax, cbar = False)

三维栅格图

# 创建3D绘图区
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')

ax.voxels()：将三维数组的数据渲染成栅格（官网）

filled	决定哪个坐标的栅格会染色的布尔值矩阵
facecolors	栅格表面颜色
edgecolors	栅格边缘颜色

ax.view_init(elev , azim)：调整默认的3D视角，elev参数调整上下的角度，azim调整左右的角度

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做笔记也作分享，总结了一下最近用Python画图用到的库以及函数调用，对每种函数调用都列举了我自己用过的参数，以及官网链接，如果觉得有用的话可以三连一手呀哈哈哈~~~