python matplotlib绘制 3D图像专题 （三维柱状图、曲面图、散点图、曲线图合集）

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1. 绘制3D柱状图

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绘制3D柱状图使用的是axes3d.bar()方法。

可能跟我们中学学的有一点不同的是，其语法如下：

bar(left, height, zs=0, zdir=‘z’, *args, **kwargs)

其中left表示指向侧边的轴，zs表示指向我们的方向的轴，height即表示高度的轴。这三者都需要是一维的序列对象。

在调用相关方法的时候，比如设置轴标签，还有一点需要区分的是，left对应的是y轴，zs对应的是x轴。（意思就是说，比如使用plt.xticks()方法，操作的是zs；而使用plt.yticks()方法则操作的是left轴。height对应着z轴。）

一段完整的代码示例如下：

import matplotlib.pyplot as plt

from mpl_toolkits.mplot3d.axes3d import Axes3D

import numpy as np

plt.rcParams[‘axes.unicode_minus’] = False

plt.rcParams[‘axes.facecolor’] = ‘#cc00ff’

plt.rcParams[‘font.sans-serif’] = [‘STKAITI’]

创建画布

fig = plt.figure()

创建3D坐标系

axes3d = Axes3D(fig)

zs = range(5)

left = np.arange(0, 10)

height = np.array([])

for i in range(len(zs)):

z = zs[i]

np.random.seed(i)

height = np.random.randint(0, 30, size=10)

axes3d.bar(left, height, zs=z, zdir=‘x’,

color=[‘red’, ‘green’, ‘purple’, ‘yellow’, ‘blue’, ‘black’, ‘gray’, ‘orange’, ‘pink’, ‘cyan’])

plt.xticks(zs, [‘1月份’, ‘2月份’, ‘3月份’, ‘4月份’, ‘5月份’])

plt.yticks(left, [‘A’, ‘B’, ‘C’, ‘D’, ‘E’, ‘F’, ‘G’, ‘H’, ‘I’, ‘G’])

plt.xlabel(‘月份’)

plt.ylabel(‘型号’)

plt.show()

图像效果如下：

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2. 绘制3D曲面图

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① 示例1

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绘制曲面图使用的是plot_surface()方法，这个方法的参数相对而言更简单。且X、Y、Z三者的顺序相对较为容易分辨。

通过读示例代码，即可快速掌握其用法：

import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np

from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

plt.rcParams[‘font.sans-serif’] = [‘STKAITI’]

plt.rcParams[‘axes.unicode_minus’] = False

plt.rcParams[‘axes.facecolor’] = ‘#cc00ff’

fig = plt.figure(figsize=(10, 8), facecolor=‘#cc00ff’)

ax = Axes3D(fig)

delta = 0.125

生成代表X轴数据的列表

x = np.arange(-4.0, 4.0, delta)

生成代表Y轴数据的列表

y = np.arange(-3.0, 4.0, delta)

对x、y数据执行网格化

X, Y = np.meshgrid(x, y)

Z1 = np.exp(-X2 – Y2)

Z2 = np.exp(-(X – 1)**2 – (Y – 1)**2)

计算Z轴数据（高度数据）

Z = (Z1 – Z2) * 2

绘制3D图形

ax.plot_surface(X, Y, Z,

rstride=1, # rstride（row）指定行的跨度

cstride=1, # cstride(column)指定列的跨度

cmap=plt.get_cmap(‘rainbow’)) # 设置颜色映射

plt.xlabel(‘X轴’, fontsize=15)

plt.ylabel(‘Y轴’, fontsize=15)

ax.set_zlabel(‘Z轴’, fontsize=15)

ax.set_title(‘《曲面图》’, y=1.02, fontsize=25, color=‘gold’)

设置Z轴范围

ax.set_zlim(-2, 2)

plt.show()

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② 示例2

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更换一组数据，呈现的则是另一种艺术效果：

import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np

from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

plt.rcParams[‘font.sans-serif’] = [‘STKAITI’]

plt.rcParams[‘axes.unicode_minus’] = False

plt.rcParams[‘axes.facecolor’] = ‘#cc00ff’

fig = plt.figure(figsize=(12, 10), facecolor=‘#cc00ff’)

ax = Axes3D(fig)

delta = 0.125

生成代表X轴数据的列表

x = np.linspace(-2, 2, 10)

生成代表Y轴数据的列表

y = np.linspace(-2, 2, 10)

对x、y数据执行网格化

X, Y = np.meshgrid(x, y)

计算Z轴数据（高度数据）

Z = X2 – Y2

绘制3D图形

ax.plot_surface(X, Y, Z,

rstride=1, # rstride（row）指定行的跨度

cstride=1, # cstride(column)指定列的跨度

cmap=plt.get_cmap(‘rainbow’)) # 设置颜色映射

plt.xlabel(‘X轴’, fontsize=15)

plt.ylabel(‘Y轴’, fontsize=15)

ax.set_zlabel(‘Z轴’, fontsize=15)

ax.set_title(‘《曲面图》’, y=1.02, fontsize=25, color=‘gold’)

plt.show()

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3.绘制3D散点图

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在3D曲面图示例1的基础上稍作修改。

绘制散点图使用scatter()方法，将散点颜色设置为绿色，红色边沿。

代码示例如下：

import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np

from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

plt.rcParams[‘font.sans-serif’] = [‘STKAITI’]

plt.rcParams[‘axes.unicode_minus’] = False

plt.rcParams[‘axes.facecolor’] = ‘#cc00ff’

fig = plt.figure(figsize=(10, 8), facecolor=‘#cc00ff’)

ax = Axes3D(fig)

delta = 0.125

生成代表X轴数据的列表

x = np.arange(-4.0, 4.0, delta)

生成代表Y轴数据的列表

y = np.arange(-3.0, 4.0, delta)

对x、y数据执行网格化

X, Y = np.meshgrid(x, y)

Z1 = np.exp(-X2 – Y2)

Z2 = np.exp(-(X – 1)**2 – (Y – 1)**2)

计算Z轴数据（高度数据）

Z = (Z1 – Z2) * 2

绘制3D图形

ax.scatter(X, Y, Z,

c=‘green’,

edgecolors=‘red’)

plt.xlabel(‘X轴’, fontsize=15)

plt.ylabel(‘Y轴’, fontsize=15)

ax.set_zlabel(‘Z轴’, fontsize=15)

ax.set_title(‘《散点图》’, y=1.02, fontsize=25, color=‘gold’)

设置Z轴范围

ax.set_zlim(-2, 2)

plt.show()

绘图效果如下：

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4. 绘制3D曲线图

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绘制曲线图，使用的则是我们最最最熟悉的plot()方法。

其他部分基本不变，数据部分生成三组适合我们绘图的数据，线条为金色，宽度设定为3.

作者：普通网友