python三维图

这篇博客介绍了如何利用Python的Matplotlib库创建三维图形。通过实例展示了如何设置颜色映射、坐标轴标签以及图形的保存,帮助读者掌握matplotlib的Axes3D模块进行3D绘图的基本操作。
import matplotlib.pyplot  as plt
import numpy as np
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
fig=plt.figure(figsize=(12,6))
ax=Axes3D(fig)
X,Y=np.mgrid[-3:3:108j,-3:3:100j]
Z=np.exp(-X**2-Y**2)
surf=ax.plot_surface(X,Y,Z,rstride=1,cstride=1,cmap=plt.get_cmap('rainbow'))
ax.set_zlim(-0.1,1)
ax.set_xlabel('X')
ax.set_ylabel('Y')
ax.set_zlabel('Z')
plt.title('$z=exp(-x^2/2-y^2/2)$的三维图形')
fig.colorbar(surf,shrink=0.5,aspect=5)
plt.savefig('../R&Q_Pic/test7',dpi=600)
plt.show()

 数据可视化

Matplotlib库入门

pyplot子库的基本使用

### Python 3D 地图绘制库 Matplotlib 和 Mayavi 的功能对比 #### Matplotlib 的 mplot3d 工具包 Matplotlib 是一个广泛使用的二维绘图库,其扩展模块 `mplot3d` 提供了基本的三维绘图能力。通过该工具包,可以轻松创建线框图、散点图以及表面图等常见的三维图表[^1]。 以下是使用 Matplotlib 绘制简单三维散点图的一个例子: ```python import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D import numpy as np fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') x = np.random.rand(50) y = np.random.rand(50) z = np.random.rand(50) ax.scatter(x, y, z, c='r', marker='o') ax.set_xlabel('X Label') ax.set_ylabel('Y Label') ax.set_zlabel('Z Label') plt.show() ``` 尽管 Matplotlib 能够满足基础需求,但在复杂场景下(如大规模点云渲染或动态交互),性能可能受限[^4]。 --- #### Mayavi 库 Mayavi 是专为科学计算设计的强大三维可视化工具,支持更复杂的几何结构和更高的性能优化。它提供了丰富的 API 来处理矢量场、等值面以及其他高级视觉效果[^2]。 例如,利用 Mayavi 可以快速生成高质量的三维表面图: ```python from mayavi import mlab import numpy as np def f(x, y): return np.sin(np.sqrt(x ** 2 + y ** 2)) x, y = np.ogrid[-2:2:20j, -2:2:20j] z = f(x, y) mlab.surf(z, warp_scale=0.3) mlab.outline() mlab.axes() mlab.show() ``` 相比 Matplotlib,Mayavi 更适合于需要高性能渲染的应用场合,尤其是在涉及大量数据集的情况下表现优异[^3]。 --- #### 总结 如果目标仅仅是展示简单的三维模型或者教学演示,则可以选择轻量级且易于上手的 Matplotlib;而对于科研领域中的高精度仿真分析或是工程应用中的实时反馈系统来说,推荐采用功能更为强大的 Mayavi 进行开发[^5]。 相关问题
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