python matplotlib模块——绘制三维图形三维数据散点图(转)

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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python matplotlib模块——绘制三维图形三维数据散点图(转)相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

转自https://blog.csdn.net/eddy_zheng/article/details/48713449

python matplotlib模块,是扩展的MATLAB的一个绘图工具库。他可以绘制各种图形,可是最近最的一个小程序,得到一些三维的数据点图,就学习了下python中的matplotlib模块,如何绘制三维图形。

初学者,可能对这些第三方库安装有一定的小问题,对于一些安装第三方库经验较少的朋友,建议使用 Anaconda ,集成了很多第三库,基本满足大家的需求,下载地址,对应选择python 2.7 或是 3.5 的就可以了(PS:后面的demo是python2.7):
https://www.continuum.io/downloads#windows

首先提醒注意,以下两个函数的区别:

ax.plot_surface(X, Y, Z, rstride=1, cstride=1, cmap=‘rainbow‘) #绘面
1

ax.scatter(x[1000:4000],y[1000:4000],z[1000:4000],c=‘r‘) #绘点
1
1、绘制3D曲面图
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Thu Sep 24 16:17:13 2015

@author: Eddy_zheng
"""

from matplotlib import pyplot as plt
import numpy as np
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

fig = plt.figure()
ax = Axes3D(fig)
X = np.arange(-4, 4, 0.25)
Y = np.arange(-4, 4, 0.25)
X, Y = np.meshgrid(X, Y)
R = np.sqrt(X**2 + Y**2)
Z = np.sin(R)

# 具体函数方法可用 help(function) 查看,如:help(ax.plot_surface)
ax.plot_surface(X, Y, Z, rstride=1, cstride=1, cmap=‘rainbow‘)

plt.show()

效果:


2、绘制三维散点图
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Thu Sep 24 16:37:21 2015

@author: Eddy_zheng
"""
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

data = np.random.randint(0, 255, size=[40, 40, 40])

x, y, z = data[0], data[1], data[2]
ax = plt.subplot(111, projection=‘3d‘) # 创建一个三维的绘图工程
# 将数据点分成三部分画,在颜色上有区分度
ax.scatter(x[:10], y[:10], z[:10], c=‘y‘) # 绘制数据点
ax.scatter(x[10:20], y[10:20], z[10:20], c=‘r‘)
ax.scatter(x[30:40], y[30:40], z[30:40], c=‘g‘)

ax.set_zlabel(‘Z‘) # 坐标轴
ax.set_ylabel(‘Y‘)
ax.set_xlabel(‘X‘)
plt.show()

效果:


上面就是学习区分了下两个函数,当时还被小困惑了下,希望对大家有所帮助。其实里面还有好多参数设置,比如说改变颜色,包括绘制点图的点的形状等都是可以改变的,有需要的大家可以自己看看这个函数,学习下(help(对应的function))。
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版权声明:本文为CSDN博主「Eddy_zheng」的原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接及本声明。
原文链接:https://blog.csdn.net/eddy_zheng/article/details/48713449

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