Python之数据分析（三维立体图像、极坐标系、半对数坐标）

写在前面：

import numpy as np
import matplotlib.pylab as mp
因此文章中的np就代表numpy库，mp就代表pylab绘图库

一、三维立体图像

• 导入类：from mpl_toolkits.mplot3d import axes3d
• 获得三维坐标轴：ax = mp.gca(projection=‘3d’)

1、三维线框

• 格式：ax.plot_wireframe(x, y, z, rstride=行距, cstrid=列距, linewidth=线宽, color=颜色)
• 测试代码：

import numpy as np
import matplotlib.pylab as mp
from mpl_toolkits.mplot3d import axes3d

n = 1000
# 栅格化：两组1000个-3到3的一维数组成x和y，会形成1000*1000个焦点的二维数组
x, y = np.meshgrid(np.linspace(-3, 3, n),
                   np.linspace(-3, 3, n))

# uniform：均匀分布，每个随机数概率一样在0.5和1.0之内产生n个随机数
y1 = (1 - x/n) * np.random.uniform(0.5, 1.0, n)  # (1 - x/n)为了方便显示
y2 = (1 - x/n) * np.random.uniform(0.5, 1.0, n)
z = (1 - x/2 + x**5 + y**3) * \
    np.exp(-x**2 - y**2)
# 换行做运算需要用\隔开，exp是底数为x指数是-x**2 - y**2


# 图像属性
mp.figure("3D Wireframe")

# 创建3D坐标轴
ax = mp.gca(projection='3d')

mp.title("3D Wireframe", fontsize=20)  # 图像标题

# X、Y、Z坐标轴文本
ax.set_xlabel('X', fontsize=14)
ax.set_ylabel('Y', fontsize=14)
ax.set_zlabel('Z', fontsize=14)

mp.tick_params(labelsize=10)  # 刻度标签大小

# 绘制三维线框图像
ax.plot_wireframe(x, y, z, rstride=30, cstride=30, linewidth=0.5, color='orangered')


mp.show()

• 测试效果