Matplotlib绘制常用三维图

Posted 2022-09-20 赵广陆

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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了Matplotlib绘制常用三维图相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

1 三维图像的绘制简介

Matplotlib使用和绘制二维图表：https://blog.csdn.net/ZGL_cyy/article/details/125705060

matplotlib支持绘制三维线框图, 三维曲面图, 三维散点图. 需要使用axes3d提供3d坐标系.

from mpl_toolkits.mplot3d import axes3d
ax3d = mp.gca(projection='3d')

ax3d.plot_wireframe()	# 绘制3d线框图
ax3d.plot_surface()		# 绘制3d曲面图
ax3d.scatter()			# 绘制3d散点图

2 三维线框图

ax3d.plot_wireframe(
    x, y, 	# x,y网格点坐标矩阵
    z, 		# z为每个坐标点的值
	rstride=30,	# 行跨距
    cstride=30, # 列跨距
    linewidth=1,
    color=''
)

案例演示:

"""
三维线框图
"""
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as mp
from mpl_toolkits.mplot3d import axes3d

# 生成网格点坐标矩阵
n = 1000
x, y = np.meshgrid(np.linspace(-3, 3, n),
				   np.linspace(-3, 3, n))
# 根据x,y 计算当前坐标下的z高度值
z = (1-x/2 + x**5 + y**3) * np.exp(-x**2 -y**2)

mp.figure('Wireframe', facecolor='lightgray')
ax3d = mp.gca(projection='3d')
ax3d.set_xlabel('X', fontsize=14)
ax3d.set_ylabel('Y', fontsize=14)
ax3d.set_zlabel('Z', fontsize=14)
ax3d.plot_wireframe(x, y, z, rstride=10, 
	cstride=10,color='dodgerblue')
mp.show()

3 三维曲面图

ax3d.plot_surface(
    x, y, 	# x,y网格点坐标矩阵
    z, 		# z为每个坐标点的值
	rstride=30,	# 行跨距
    cstride=30, # 列跨距
    cmap='jet'
)

案例演示：

"""
三维曲面图
"""
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as mp
from mpl_toolkits.mplot3d import axes3d

# 生成网格点坐标矩阵
n = 1000
x, y = np.meshgrid(np.linspace(-3, 3, n),
				   np.linspace(-3, 3, n))
# 根据x,y 计算当前坐标下的z高度值
z = (1-x/2 + x**5 + y**3) * np.exp(-x**2 -y**2)

mp.figure('Surface', facecolor='lightgray')
ax3d = mp.gca(projection='3d')
ax3d.set_xlabel('X', fontsize=14)
ax3d.set_ylabel('Y', fontsize=14)
ax3d.set_zlabel('Z', fontsize=14)
ax3d.plot_surface(x, y, z, rstride=50, 
	cstride=50, cmap='jet')
mp.show()

4 三维散点图

ax3d.scatter(
	x, y, z,  		 # x,y,z  确定一组散点坐标
    marker='',		 # 点型
    s = 60,			 # 点的大小
    edgecolor='',	 # 边缘色
    facecolor='',	 # 填充色
    zorder=3,		 # 绘制图层编号 
    c=d,			 # 设置过渡性颜色
    cmap='jet'		 # 颜色映射
)
12345678910

案例演示：

"""
三维散点图
"""
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as mp
import mpl_toolkits.mplot3d as axes3d

n = 500
x = np.random.normal(0, 1, n)
y = np.random.normal(0, 1, n)
z = np.random.normal(0, 1, n)
d = np.sqrt(x**2 + y**2 + z**2)

mp.figure('3D Scatter')
ax3d = mp.gca(projection='3d')
ax3d.set_xlabel('X', fontsize=14)
ax3d.set_ylabel('Y', fontsize=14)
ax3d.set_zlabel('Z', fontsize=14)
ax3d.scatter(x, y, z, s=60, alpha=0.6, 
	c=d, cmap='jet')
mp.show()

5 三维柱状图

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
#构造需要显示的值
X=np.arange(0, 5, step=1)#X轴的坐标
Y=np.arange(0, 9, step=1)#Y轴的坐标
#设置每一个（X，Y）坐标所对应的Z轴的值，在这边Z（X，Y）=X+Y
Z=np.zeros(shape=(5, 9))
for i in range(5):
    for j in range(9):
        Z[i, j]=i+j
xx, yy=np.meshgrid(X, Y)#网格化坐标
X, Y=xx.ravel(), yy.ravel()#矩阵扁平化
bottom=np.zeros_like(X)#设置柱状图的底端位值
Z=Z.ravel()#扁平化矩阵
width=height=1#每一个柱子的长和宽
#绘图设置
fig=plt.figure()
ax=fig.gca(projection='3d')#三维坐标轴
ax.bar3d(X, Y, bottom, width, height, Z, shade=True)#
#坐标轴设置
ax.set_xlabel('X')
ax.set_ylabel('Y')
ax.set_zlabel('Z(value)')
plt.show()

6 三维折线图

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

xs1 = np.ones(100)
ys1 = range(1, 101)
zs1 = np.zeros(100)

xs2 = np.ones(100) * 2
ys2 = range(1, 101)
zs2 = np.zeros(100)

xs3 = np.ones(100) * 3
ys3 = range(1, 101)
zs3 = np.zeros(100)
for i in range(21, 100):
  zs3[i] = -0.22

xs4 = np.ones(100) * 4
ys4 = range(1, 101)
zs4 = np.zeros(100)


# Plot
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
fig = plt.figure()
ax = Axes3D(fig)
ax.plot(xs1, ys1, zs1, lw=2, color=[0.8, 0.33, 0])
ax.plot(xs2, ys2, zs2, lw=2, color=[0.33, 0.8, 0])
ax.plot(xs3, ys3, zs3, lw=2, color=[0, 0.5, 0.8])
ax.plot(xs4, ys4, zs4, lw=2, color=[0.8, 0.1, 0.5])
# ax.set_xlabel("X Axis")
# ax.set_ylabel("Y Axis")
# ax.set_zlabel("Z Axis")
# ax.set_title("Addective fault simulation")
plt.show()