python中matplotlib3d图_Python中使用Matplotlib绘制3D图形示例

3D图形能给我们对数据带来更加深入地理解。Python的matplotlib库就包含了丰富的3D绘图工具。3D图形在数据分析、数据建模、图形和图像处理等领域中都有着广泛的应用，下面将给大家介绍一下如何在Python中使用 matplotlib进行3D图形的绘制，包括3D散点、3D表面、3D轮廓、3D直线(曲线)以及3D文字等的绘制。

准备工作：

Python中绘制3D图形，依旧使用常用的绘图模块matplotlib，但需要安装mpl_toolkits工具包，安装方法如下：Windows命令行进入到python安装目录下的Scripts文件夹下，执行： pip3 install --upgrade matplotlib即可；Linux环境下直接执行该命令。

安装好这个模块后，即可调用mpl_tookits下的mplot3d类进行3D图形的绘制。

下面以实例进行说明。

1、创建三维坐标轴对象Axes3D

创建Axes3D主要有两种方式，一种是利用关键字projection='3d'l来实现，另一种则是通过从mpl_toolkits.mplot3d导入对象Axes3D来实现，目的都是生成具有三维格式的对象Axes3D。

#方法一，利用关键字

from matplotlib import pyplot as plt

from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

#定义坐标轴

fig = plt.figure()

ax1 = plt.axes(projection='3d')

#ax = fig.add_subplot(111,projection='3d')  #这种方法也可以画多个子图

#方法二，利用三维轴方法

from matplotlib import pyplot as plt

from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

#定义图像和三维格式坐标轴

fig=plt.figure()

ax2 = Axes3D(fig)

2、3D曲线和散点

随后在定义的坐标轴上画图：

import numpy as np

z = np.linspace(0,13,1000)

x = 5*np.sin(z)

y = 5*np.cos(z)

zd = 13*np.random.random(100)

xd = 5*np.sin(zd)

yd = 5*np.cos(zd)

ax1.scatter3D(xd,yd,zd, cmap='Blues')  #绘制散点图

ax1.plot3D(x,y,z,'gray')    #绘制空间曲线

plt.show()

效果图如下：