%matplotlib notebook
#auto qt5
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import mpl_toolkits.mplot3d as Axes3D
plt.rcParams["font.sans-serif"]=["SimHei"]
plt.rcParams["axes.unicode_minus"]=False
#1.准备数据
x=np.array([1,2,3,4])#准备四个点
y=np.array([1,2,3,4])
z=np.array([1,1,1,1])
colors=['r','g','b','y']#四个点的颜色
#2.创建画布和坐标系实例
fig=plt.figure()
ax=fig.add_subplot(111 , projection='3d')
#3.在三维坐标系下绘制散点图
ax.scatter(x,y,z,s=200,c=colors,marker='*',alpha=0.25)
#ax.plot(x,t,z,c='r',marker='o')
#4.三维坐标系辅助元素的定制
#4.1轴标签定制
ax.set_xlabel('x轴',fontsize=15)
ax.set_ylabel('y轴',fontsize=15)
ax.set_zlabel('z轴',fontsize=15)
#4.2调整刻度范围
ax.set_xlim(0.8)
ax.set_ylim(0,8)
ax.set_zlim(-2,2)
#4.3设置刻度线位置和重写刻度标签
# ax.set_xticks([0,4,8])
# ax.set_xticklabels(['a','b','c'])
#4.4添加注释文本
ax.text(1,1,1, 'red point',zdir='y') #zdir参数用于控制文本走向(x轴左右走向,y轴前后走向,z轴上下走向)
plt.show()
展示图表如图所示:

文章介绍了如何使用Matplotlib库在Python中创建2D和3D散点图、柱形图以及线框图,包括`Axes3D`模块的运用和数据可视化定制,展示了如何在三维坐标系中展示各种图形。
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