Matplotlib三維繪圖，這一篇就夠了

• • 1. 效果圖
  • • 1.1 3D線效果圖
    • 1.2 3D散點效果圖
    • 1.3 3D隨機顏色散點效果圖
    • 1.4 3D散點不同mark點效果圖
    • 1.5 3D線框效果圖
    • 1.6 3D曲面不透明效果圖
    • 1.7 3D曲面透明效果圖
  • 2. 源碼
  • 參考

這篇博客將介紹使用 mplot3d 工具包進行三維繪圖，支持簡單的 3D 圖形，包括曲面、線框、散點圖和條形圖。

1. 效果圖

1.1 3D線效果圖

3D線圖效果如下：
可自定義線的顏色及點的樣式；

1.2 3D散點效果圖

3D散點圖（標記了著色以呈現深度外觀）效果如下：

1.3 3D隨機顏色散點效果圖

3D隨機顏色散點圖效果如下：

1.4 3D散點不同mark點效果圖

3D官方散點圖不同mark點效果如下：

1.5 3D線框效果圖

3D線框圖效果如下：

1.6 3D曲面不透明效果圖

3D曲面圖不透明如下：

1.7 3D曲面透明效果圖

3D曲面圖透明如下：

2. 源碼

# matplotlib 3D繪圖# 3D 軸（屬于 Axes3D 類）是通過將 projection="3d" 關鍵字參數傳遞給 Figure.add_subplot 來創建的：
from mpl_toolkits.mplot3d import axes3d
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as npx = np.arange(100)
y = np.random.randint(0, 300, 100)
z = np.random.randint(0, 200, 100)# 3D線圖
def line_3d():# 線fig = plt.figure()ax = fig.add_subplot(projection='3d')# c顏色，marker：樣式*雪花ax.plot(xs=x, ys=y, zs=z, c="y", marker="*")plt.show()# 3D散點圖
def scatter_3d():# 散點圖fig = plt.figure()ax = fig.add_subplot(projection='3d')# s：marker標記的大小# c: 顏色  可為單個，可為序列# depthshade: 是否為散點標記著色以呈現深度外觀。對 scatter() 的每次調用都將獨立執行其深度著色。# marker：樣式ax.scatter(xs=x, ys=y, zs=0, zdir='z', s=30, c="g", depthshade=True, cmap="jet", marker="^")plt.show()def randrange(n, vmin, vmax):"""Helper function to make an array of random numbers having shape (n, )with each number distributed Uniform(vmin, vmax)."""return (vmax - vmin) * np.random.rand(n) + vmin# 3D隨機顏色散點圖
def scatter_random_color_3d():# 隨機顏色散點圖fig = plt.figure()ax = fig.add_subplot(projection='3d')# c: 顏色 可為單個，可為序列# ‘b’ blue 藍色、g’ green 綠色、‘r’ red 紅色、‘c’ cyan 蘭青色# ‘m’ magenta 紫色、‘y’ yellow 黃色、‘k’ black 黑色、‘w’white 白色colors = ['b', 'g', 'r', 'c', 'm', 'y', 'k', 'w']c = np.repeat(colors, 15)[:100]ax.scatter(xs=x, ys=y, zs=0, zdir='z', s=30, c=c, depthshade=True, cmap="jet", marker="^")plt.show()# demo示例# 設置種子以便重現隨機值np.random.seed(19680801)fig = plt.figure()ax = fig.add_subplot(projection='3d')n = 100# 每一個樣式，繪制n個隨機點# 定義 x in [23, 32], y in [0, 100], z in [zlow, zhigh].for m, zlow, zhigh in [('o', -50, -25), ('^', -30, -5)]:xs = randrange(n, 23, 32)ys = randrange(n, 0, 100)zs = randrange(n, zlow, zhigh)ax.scatter(xs, ys, zs, marker=m)ax.set_xlabel('X Label')ax.set_ylabel('Y Label')ax.set_zlabel('Z Label')plt.show()# 線框圖
def wireframe_3d():fig = plt.figure()ax = fig.add_subplot(projection='3d')x = np.random.randint(-30, high=30, size=(50,)).reshape((25, 2))y = np.random.randint(-30, high=30, size=(50,)).reshape((25, 2))z = np.zeros(50).reshape((25, 2))# c: 顏色# ‘b’ blue 藍色、g’ green 綠色、‘r’ red 紅色、‘c’ cyan 蘭青色# ‘m’ magenta 紫色、‘y’ yellow 黃色、‘k’ black 黑色、‘w’white 白色ax.plot_wireframe(x, y, z, color='m')plt.show()# demo示例fig = plt.figure()ax = fig.add_subplot(projection='3d')# 獲取測試數據X, Y, Z = axes3d.get_test_data(0.05)# 繪制基本的線框圖ax.plot_wireframe(X, Y, Z, color='c', rstride=10, cstride=10)plt.show()# 曲面圖，默認情況下，它將以純色的陰影著色，但它也通過提供 cmap 參數支持顏色映射。
# rcount 和 ccount kwargs 都默認為 50，決定了每個方向使用的最大樣本數。如果輸入數據較大，則會將其下采樣（通過切片）到這些點數。
# 為了最大限度地提高渲染速度，將 rstride 和 cstride 分別設置為行數減 1 和列數減 1 的除數。例如，給定 51 行，rstride 可以是 50 的任何除數。
# 同樣，設置 rstride 和 cstride 等于 1（或 rcount 和 ccount 等于行數和列數）可以使用優化路徑。
def surface_3d():# 3D 表面（顏色圖）演示繪制使用冷暖色圖著色的 3D 表面。通過使用 antialiased=False 使表面變得不透明。import matplotlib.pyplot as pltfrom matplotlib import cmfrom matplotlib.ticker import LinearLocatorimport numpy as npfig, ax = plt.subplots(subplot_kw={"projection": "3d"})# 構建數據X = np.arange(-5, 5, 0.25)Y = np.arange(-5, 5, 0.25)X, Y = np.meshgrid(X, Y)R = np.sqrt(X ** 2 + Y ** 2)Z = np.sin(R)# 繪制曲面圖# 繪制使用冷暖色圖著色的 3D 表面。通過使用 antialiased=False 使表面變得不透明。surf = ax.plot_surface(X, Y, Z, cmap=cm.coolwarm,linewidth=0, antialiased=False)# 定制z軸ax.set_zlim(-1.01, 1.01)ax.zaxis.set_major_locator(LinearLocator(10))# A StrMethodFormatter is used automaticallyax.zaxis.set_major_formatter('{x:.02f}')# 添加一個顏色條形圖展示顏色區間fig.colorbar(surf, shrink=0.5, aspect=5)plt.show()# 繪制曲面圖# 繪制使用冷暖色圖著色的 3D 表面。通過使用 antialiased=True 使表面變得透明。fig, ax = plt.subplots(subplot_kw={"projection": "3d"})surf = ax.plot_surface(X, Y, Z, cmap=cm.coolwarm,linewidth=0, antialiased=True)# 定制z軸ax.set_zlim(-1.01, 1.01)ax.zaxis.set_major_locator(LinearLocator(10))# A StrMethodFormatter is used automaticallyax.zaxis.set_major_formatter('{x:.02f}')# 添加一個顏色條形圖展示顏色區間fig.colorbar(surf, shrink=0.5, aspect=5)plt.show()# 三角曲面圖
def tri_surface_3d():n_radii = 8n_angles = 36# 將半徑和角度設為等差數組（省略半徑r=0以消除重復）# start，stop，n，endpoint 默認endpoint為True，包含stop，為False不包含stopradii = np.linspace(0.125, 1.0, n_radii)angles = np.linspace(0, 2 * np.pi, n_angles, endpoint=False)[..., np.newaxis]# 將polar極坐標（半徑、角度）轉換為cartesian笛卡爾坐標（x、y）# （0，0）在此階段手動添加，因此（x，y）平面中的點不會重復x = np.append(0, (radii * np.cos(angles)).flatten())y = np.append(0, (radii * np.sin(angles)).flatten())# 計算z以生成pringle surface普林格爾曲面z = np.sin(-x * y)ax = plt.figure().add_subplot(projection='3d')ax.plot_trisurf(x, y, z, linewidth=0.2, antialiased=True)plt.show()# 3D線圖
line_3d()# 3D散點圖
scatter_3d()# 3D隨機顏色散點圖
scatter_random_color_3d()# 線框圖
wireframe_3d()# 曲面圖，默認情況下，它將以純色的陰影著色，但它也通過提供 cmap 參數支持顏色映射。
surface_3d()# 三角曲面圖
tri_surface_3d()

參考

• https://matplotlib.org/stable/tutorials/toolkits/mplot3d.html#toolkit-mplot3d-tutorial

總結

以上是生活随笔為你收集整理的Matplotlib三维绘图，这一篇就够了的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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