python 画三维图像 曲面图和散点图

本文介绍如何使用Python绘制3D散点图和曲面图。通过具体代码实例展示了如何利用matplotlib库创建3D坐标轴,并分别用scatter和plot_trisurf方法绘制散点图与曲面图。

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用python画图很多是根据z=f(x,y)来画图的,本博文将三个对应的坐标点输入画图:

散点图:

import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
X = [1, 1, 2, 2]
Y = [3, 4, 4, 3]
Z = [1, 2, 1, 1]
ax.scatter(X, Y, Z)
plt.show()
图示如下:

曲面图:

import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
X = [1, 1, 2, 2]
Y = [3, 4, 4, 3]
Z = [1, 2, 1, 1]
ax.plot_trisurf(X, Y, Z)
plt.show()



Python提供了多种库来实现三维图像绘制。其中几个常用的库包括Matplotlib、PlotlyMayavi。 Matplotlib是Python中最常用的二维绘图库,但同时它也支持绘制一些基本的三维图像。借助Matplotlib的mpl_toolkits.mplot3d模块,可以创建3D散点图、线图、曲面图等。虽然Matplotlib的三维绘图功能相对有限,但对于一些基本的三维可视化需求,它是一个不错的选择。 Plotly是一个交互式图表库,支持多种编程语言,包括Python。使用Plotly可以创建各种交互式三维图像,如散点图、线图、曲面图、等高线图等。Plotly的优势在于其交互性易用性,可以让你轻松地创建高质量的三维图像,并通过网页或Jupyter Notebook进行展示。 Mayavi是一个专注于科学数据可视化的库,它提供了丰富的功能来创建高质量的三维图像。Mayavi支持各种类型的三维可视化,包括曲面图、等值面图、体绘制等。通过Mayavi,你可以更灵活地控制图像的细节,并实现更复杂的可视化效果。 根据你的项目目标技能水平,可以选择合适的库进行三维数据可视化处理。如果你只需要简单的三维图像,Matplotlib是一个不错的选择。如果你希望创建交互式的三维图像并展示在网页或Jupyter Notebook中,Plotly是一个很好的选择。如果你的需求更复杂,需要更高级的三维可视化功能,那么Mayavi可能更适合你的需求。
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