使用mplot3d绘制3D图表

原创

已于 2023-11-17 15:06:52 修改 · 602 阅读

3 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#3d #matplotlib #python #数据可视化

于 2023-11-17 10:01:20 首次发布

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。

%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：