用matplotlib绘制3D图形
制备
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导入numpy进行数据处理，导入pyplot进行绘图，以及mpl_toolkits.mplot3d，因为它是3D的。
1 # 导包 2 from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D 3 import matplotlib.pyplot as plt 4 import numpy as np
创建要绘制的数据
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要绘制3D，需要准备2D数组以创建网格（2D网格）。
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首先，使用range方法将x和y分别划分为一维区域。
x = np.arange(-3,3,0.25)
y = np.arange(-3,3,0.25)
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使用meshgrid方法创建二维网格。该函数的返回值是对应于X和Y的矩阵，其中X是行中x的数组，Y是列中y的数组。
1 X, Y = np.meshgrid(x,y) 2 print("x=" ,x) 3 print("X=" ,X) 4 print("y=" ,y) 5 print("Y=" ,Y)
x= [-3. -2.75 -2.5 -2.25 -2. -1.75 -1.5 -1.25 -1. -0.75 -0.5 -0.25
0. 0.25 0.5 0.75 1. 1.25 1.5 1.75 2. 2.25 2.5 2.75]
X= [[-3. -2.75 -2.5 -2.25 -2. -1.75 -1.5 -1.25 -1. -0.75 -0.5 -0.25
0. 0.25 0.5 0.75 1. 1.25 1.5 1.75 2. 2.25 2.5 2.75]
[-3. -2.75 -2.5 -2.25 -2. -1.75 -1.5 -1.25 -1. -0.75 -0.5 -0.25
0. 0.25 0.5 0.75 1. 1.25 1.5 1.75 2. 2.25 2.5 2.75]
[-3. -2.75 -2.5 -2.25 -2. -1.75 -1.5 -1.25 -1. -0.75 -0.5 -0.25
0. 0.25 0.5 0.75 1. 1.25 1.5 1.75 2. 2.25 2.5 2.75]
[-3. -2.75 -2.5 -2.25 -2. -1.75 -1.5 -1.25 -1. -0.75 -0.5 -0.25
0. 0.25 0.5 0.75 1. 1.25 1.5 1.75 2. 2.25 2.5 2.75]
[-3. -2.75 -2.5 -2.25 -2. -1.75 -1.5 -1.25 -1. -0.75 -0.5 -0.25
0. 0.25 0.5 0.75 1. 1.25 1.5 1.75 2. 2.25 2.5 2.75]
[-3. -2.75 -2.5 -2.25 -2. -1.75 -1.5 -1.25 -1. -0.75 -0.5 -0.25
0. 0.25 0.5 0.75 1. 1.25 1.5 1.75 2. 2.25 2.5 2.75]
[-3. -2.75 -2.5 -2.25 -2. -1.75 -1.5 -1.25 -1. -0.75 -0.5 -0.25
0. 0.25 0.5 0.75 1. 1.25 1.5 1.75 2. 2.25 2.5 2.75]
[-3. -2.75 -2.5 -2.25 -2. -1.75 -1.5 -1.25 -1. -0.75 -0.5 -0.25
0. 0.25 0.5 0.75 1. 1.25 1.5 1.75 2. 2.25 2.5 2.75]
[-3. -2.75 -2.5 -2.25 -2. -1.75 -1.5 -1.25 -1. -0.75 -0.5 -0.25
0. 0.25 0.5 0.75 1. 1.25 1.5 1.75 2. 2.25 2.5 2.75]
[-3. -2.75 -2.5 -2.25 -2. -1.75 -1.5 -1.25 -1. -0.75 -0.5 -0.25
0. 0.25 0.5 0.75 1. 1.25 1.5 1.75 2. 2.25 2.5 2.75]
[-3. -2.75 -2.5 -2.25 -2. -1.75 -1.5 -1.25 -1. -0.75 -0.5 -0.25
0. 0.25 0.5 0.75 1. 1.25 1.5 1.75 2. 2.25 2.5 2.75]
[-3. -2.75 -2.5 -2.25 -2. -1.75 -1.5 -1.25 -1. -0.75 -0.5 -0.25
0. 0.25 0.5 0.75 1. 1.25 1.5 1.75 2. 2.25 2.5 2.75]
[-3. -2.75 -2.5 -2.25 -2. -1.75 -1.5 -1.25 -1. -0.75 -0.5 -0.25
0. 0.25 0.5 0.75 1. 1.25 1.5 1.75 2. 2.25 2.5 2.75]
[-3. -2.75 -2.5 -2.25 -2. -1.75 -1.5 -1.25 -1. -0.75 -0.5 -0.25
0. 0.25 0.5 0.75 1. 1.25 1.5 1.75 2. 2.25 2.5 2.75]
[-3. -2.75 -2.5 -2.25 -2. -1.75 -1.5 -1.25 -1. -0.75 -0.5 -0.25
0. 0.25 0.5 0.75 1. 1.25 1.5 1.75 2. 2.25 2.5 2.75]
[-3. -2.75 -2.5 -2.25 -2. -1.75 -1.5 -1.25 -1. -0.75 -0.5 -0.25
0. 0.25 0.5 0.75 1. 1.25 1.5 1.75 2. 2.25 2.5 2.75]
[-3. -2.75 -2.5 -2.25 -2. -1.75 -1.5 -1.25 -1. -0.75 -0.5 -0.25
0. 0.25 0.5 0.75 1. 1.25 1.5 1.75 2. 2.25 2.5 2.75]
[-3. -2.75 -2.5 -2.25 -2. -1.75 -1.5 -1.25 -1. -0.75 -0.5 -0.25
0. 0.25 0.5 0.75 1. 1.25 1.5 1.75 2. 2.25 2.5 2.75]
[-3. -2.75 -2.5 -2.25 -2. -1.75 -1.5 -1.25 -1. -0.75 -0.5 -0.25
0. 0.25 0.5 0.75 1. 1.25 1.5 1.75 2. 2.25 2.5 2.75]
[-3. -2.75 -2.5 -2.25 -2. -1.75 -1.5 -1.25 -1. -0.75 -0.5 -0.25
0. 0.25 0.5 0.75 1. 1.25 1.5 1.75 2. 2.25 2.5 2.75]
[-3. -2.75 -2.5 -2.25 -2. -1.75 -1.5 -1.25 -1. -0.75 -0.5 -0.25
0. 0.25 0.5 0.75 1. 1.25 1.5 1.75 2. 2.25 2.5 2.75]
[-3. -2.75 -2.5 -2.25 -2. -1.75 -1.5 -1.25 -1. -0.75 -0.5 -0.25
0. 0.25 0.5 0.75 1. 1.25 1.5 1.75 2. 2.25 2.5 2.75]
[-3. -2.75 -2.5 -2.25 -2. -1.75 -1.5 -1.25 -1. -0.75 -0.5 -0.25
0. 0.25 0.5 0.75 1. 1.25 1.5 1.75 2. 2.25 2.5 2.75]
[-3. -2.75 -2.5 -2.25 -2. -1.75 -1.5 -1.25 -1. -0.75 -0.5 -0.25
0. 0.25 0.5 0.75 1. 1.25 1.5 1.75 2. 2.25 2.5 2.75]]
y= [-3. -2.75 -2.5 -2.25 -2. -1.75 -1.5 -1.25 -1. -0.75 -0.5 -0.25
0. 0.25 0.5 0.75 1. 1.25 1.5 1.75 2. 2.25 2.5 2.75]
Y= [[-3. -3. -3. -3. -3. -3. -3. -3. -3. -3. -3. -3.
-3. -3. -3. -3. -3. -3. -3. -3. -3. -3. -3. -3. ]
[-2.75 -2.75 -2.75 -2.75 -2.75 -2.75 -2.75 -2.75 -2.75 -2.75 -2.75 -2.75
-2.75 -2.75 -2.75 -2.75 -2.75 -2.75 -2.75 -2.75 -2.75 -2.75 -2.75 -2.75]
[-2.5 -2.5 -2.5 -2.5 -2.5 -2.5 -2.5 -2.5 -2.5 -2.5 -2.5 -2.5
-2.5 -2.5 -2.5 -2.5 -2.5 -2.5 -2.5 -2.5 -2.5 -2.5 -2.5 -2.5 ]
[-2.25 -2.25 -2.25 -2.25 -2.25 -2.25 -2.25 -2.25 -2.25 -2.25 -2.25 -2.25
-2.25 -2.25 -2.25 -2.25 -2.25 -2.25 -2.25 -2.25 -2.25 -2.25 -2.25 -2.25]
[-2. -2. -2. -2. -2. -2. -2. -2. -2. -2. -2. -2.
-2. -2. -2. -2. -2. -2. -2. -2. -2. -2. -2. -2. ]
[-1.75 -1.75 -1.75 -1.75 -1.75 -1.75 -1.75 -1.75 -1.75 -1.75 -1.75 -1.75
-1.75 -1.75 -1.75 -1.75 -1.75 -1.75 -1.75 -1.75 -1.75 -1.75 -1.75 -1.75]
[-1.5 -1.5 -1.5 -1.5 -1.5 -1.5 -1.5 -1.5 -1.5 -1.5 -1.5 -1.5
-1.5 -1.5 -1.5 -1.5 -1.5 -1.5 -1.5 -1.5 -1.5 -1.5 -1.5 -1.5 ]
[-1.25 -1.25 -1.25 -1.25 -1.25 -1.25 -1.25 -1.25 -1.25 -1.25 -1.25 -1.25
-1.25 -1.25 -1.25 -1.25 -1.25 -1.25 -1.25 -1.25 -1.25 -1.25 -1.25 -1.25]
[-1. -1. -1. -1. -1. -1. -1. -1. -1. -1. -1. -1.
-1. -1. -1. -1. -1. -1. -1. -1. -1. -1. -1. -1. ]
[-0.75 -0.75 -0.75 -0.75 -0.75 -0.75 -0.75 -0.75 -0.75 -0.75 -0.75 -0.75
-0.75 -0.75 -0.75 -0.75 -0.75 -0.75 -0.75 -0.75 -0.75 -0.75 -0.75 -0.75]
[-0.5 -0.5 -0.5 -0.5 -0.5 -0.5 -0.5 -0.5 -0.5 -0.5 -0.5 -0.5
-0.5 -0.5 -0.5 -0.5 -0.5 -0.5 -0.5 -0.5 -0.5 -0.5 -0.5 -0.5 ]
[-0.25 -0.25 -0.25 -0.25 -0.25 -0.25 -0.25 -0.25 -0.25 -0.25 -0.25 -0.25
-0.25 -0.25 -0.25 -0.25 -0.25 -0.25 -0.25 -0.25 -0.25 -0.25 -0.25 -0.25]
[ 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.
0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. ]
[ 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25
0.25 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25 0.25]
[ 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5
0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 ]
[ 0.75 0.75 0.75 0.75 0.75 0.75 0.75 0.75 0.75 0.75 0.75 0.75
0.75 0.75 0.75 0.75 0.75 0.75 0.75 0.75 0.75 0.75 0.75 0.75]
[ 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1.
1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. ]
[ 1.25 1.25 1.25 1.25 1.25 1.25 1.25 1.25 1.25 1.25 1.25 1.25
1.25 1.25 1.25 1.25 1.25 1.25 1.25 1.25 1.25 1.25 1.25 1.25]
[ 1.5 1.5 1.5 1.5 1.5 1.5 1.5 1.5 1.5 1.5 1.5 1.5
1.5 1.5 1.5 1.5 1.5 1.5 1.5 1.5 1.5 1.5 1.5 1.5 ]
[ 1.75 1.75 1.75 1.75 1.75 1.75 1.75 1.75 1.75 1.75 1.75 1.75
1.75 1.75 1.75 1.75 1.75 1.75 1.75 1.75 1.75 1.75 1.75 1.75]
[ 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2.
2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. 2. ]
[ 2.25 2.25 2.25 2.25 2.25 2.25 2.25 2.25 2.25 2.25 2.25 2.25
2.25 2.25 2.25 2.25 2.25 2.25 2.25 2.25 2.25 2.25 2.25 2.25]
[ 2.5 2.5 2.5 2.5 2.5 2.5 2.5 2.5 2.5 2.5 2.5 2.5
2.5 2.5 2.5 2.5 2.5 2.5 2.5 2.5 2.5 2.5 2.5 2.5 ]
[ 2.75 2.75 2.75 2.75 2.75 2.75 2.75 2.75 2.75 2.75 2.75 2.75
2.75 2.75 2.75 2.75 2.75 2.75 2.75 2.75 2.75 2.75 2.75 2.75]]
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此XY直接用于计算z。计算结果也是二维数组。
1 x = np.arange(-3, 3, 0.25) 2 y = np.arange(-3, 3, 0.25) 3 X, Y = np.meshgrid(x, y) 4 Z = np.sin(X)+ np.cos(Y)
创建图
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首先，使用图形方法生成二维图形。然后使用Axes3D功能将其转换为3D版本。
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之后，如果将预先计算的3D点序列X，Y，Z传递给3D图函数（例如plot），则可以
1 fig = plt.figure() 2 ax = Axes3D(fig) 3 ax.plot_wireframe(X,Y,Z) 4 plt.show()
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到此为止的处理总结如下。
1 from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D 2 import matplotlib.pyplot as plt 3 import numpy as np 4 5 x = np.arange(-3, 3, 0.25) 6 y = np.arange(-3, 3, 0.25) 7 X, Y = np.meshgrid(x, y) 8 Z = np.sin(X)+ np.cos(Y) 9 10 fig = plt.figure() 11 ax = Axes3D(fig) 12 13 # 线框 14 ax.plot_wireframe(X,Y,Z) 15 16 # 表面 17 # ax.plot_surface(X, Y, Z, rstride=1, cstride=1) 18 19 # 3D图 20 # ax.plot3D(np.ravel(X),np.ravel(Y),np.ravel(Z)) 21 22 # 轮廓 23 # ax.contour3D(X,Y,Z) 24 # ax.contourf3D(X,Y,Z) 25 26 # 散点图 27 # ax.scatter3D(np.ravel(X),np.ravel(Y),np.ravel(Z)) 28 29 plt.show()
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除了plot_wireframe，还有几个函数可以让您绘制各种图表。
线框
# ax.plot_wireframe(X,Y,Z)
表面
# ax.plot_surface(X, Y, Z, rstride=1, cstride=1)
3D图
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plot3D是一个简单的函数，可以在三个维度上绘制给定的一维数组。由于X，Y，和Z是二维阵列，使用numpy的。拉威尔函数传递作为参数之前，将二维数组转换为一维阵列。如果绘制图形，则可以看到它们全部由一条直线相连。
# ax.plot3D(np.ravel(X),np.ravel(Y),np.ravel(Z))
轮廓
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轮廓f3D是一种用相同颜色填充相同高度的函数。
# ax.contour3D(X,Y,Z)
# ax.contourf3D(X,Y,Z)
E:\Anaconda3\lib\site-packages\numpy\core\_asarray.py:136: VisibleDeprecationWarning: Creating an ndarray from ragged nested sequences (which is a list-or-tuple of lists-or-tuples-or ndarrays with different lengths or shapes) is deprecated. If you meant to do this, you must specify 'dtype=object' when creating the ndarray
return array(a, dtype, copy=False, order=order, subok=True)
散点图
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此方法绘制的点是三维尺寸而非直线。这也将转换为一维数组，然后传递给参数。
# ax.scatter3D(np.ravel(X),np.ravel(Y),np.ravel(Z))
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