怎么用Python+Matplotlib繪制三維折線圖

這篇文章主要介紹了怎么用Python+Matplotlib繪制三維折線圖的相關(guān)知識(shí)，內(nèi)容詳細(xì)易懂，操作簡(jiǎn)單快捷，具有一定借鑒價(jià)值，相信大家閱讀完這篇怎么用Python+Matplotlib繪制三維折線圖文章都會(huì)有所收獲，下面我們一起來(lái)看看吧。

1.0簡(jiǎn)介

三維圖像技術(shù)是現(xiàn)在國(guó)際最先進(jìn)的計(jì)算機(jī)展示技術(shù)之一，任何普通電腦只需要安裝一個(gè)插件，就可以在網(wǎng)絡(luò)瀏覽器中呈現(xiàn)三維的產(chǎn)品，不但逼真，而且可以動(dòng)態(tài)展示產(chǎn)品的組合過(guò)程，特別適合遠(yuǎn)程瀏覽。

立體圖視覺(jué)上層次分明色彩鮮艷，具有很強(qiáng)的視覺(jué)沖擊力，讓觀看的人駐景時(shí)間長(zhǎng)，留下深刻的印象。立體圖給人以真實(shí)、栩栩如生，人物呼之欲出，有身臨其境的感覺(jué)，有很高的藝術(shù)欣賞價(jià)值。

2.0三維圖畫(huà)法與類(lèi)型

首先要安裝Matplotlib庫(kù)可以使用pip：

pip install matplotlib

假設(shè)已經(jīng)安裝了matplotlib工具包。

利用matplotlib.figure.Figure創(chuàng)建一個(gè)圖框：

import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')

1、直線繪制（Line plots）

基本用法：ax.plot(x,y,z,label=' ')

代碼如下：

import matplotlib as mpl
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
 
mpl.rcParams['legend.fontsize'] = 10
 
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(projection='3d')
theta = np.linspace(-4 * np.pi, 4 * np.pi, 100)
z = np.linspace(-2, 2, 100)
r = z ** 2 + 1
x = r * np.sin(theta)
y = r * np.cos(theta)
ax.plot(x, y, z, label='parametric curve')
ax.legend()

效果如下：

2、散點(diǎn)繪制（Scatter plots）

基本語(yǔ)法：

ax.scatter(xs, ys, zs, s=20, c=None, depthshade=True, *args, *kwargs)

代碼大意為：

• xs,ys,zs：輸入數(shù)據(jù)；

• s:scatter點(diǎn)的尺寸

• c:顏色，如c = 'r’就是紅色；

• depthshase:透明化，True為透明，默認(rèn)為T(mén)rue，F(xiàn)alse為不透明

• *args等為擴(kuò)展變量，如maker = ‘o’，則scatter結(jié)果為’o‘的形狀

示例代碼：

from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
 
 
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
 
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
 
n = 100
 
# For each set of style and range settings, plot n random points in the box
# defined by x in [23, 32], y in [0, 100], z in [zlow, zhigh].
for c, m, zlow, zhigh in [('r', 'o', -50, -25), ('b', '^', -30, -5)]:
    xs = randrange(n, 23, 32)
    ys = randrange(n, 0, 100)
    zs = randrange(n, zlow, zhigh)
    ax.scatter(xs, ys, zs, c=c, marker=m)
 
ax.set_xlabel('X Label')
ax.set_ylabel('Y Label')
ax.set_zlabel('Z Label')
 
plt.show()

效果：

3、線框圖（Wireframe plots）

基本用法：ax.plot_wireframe(X, Y, Z, *args, **kwargs)

• X,Y,Z：輸入數(shù)據(jù)

• rstride:行步長(zhǎng)

• cstride:列步長(zhǎng)

• rcount:行數(shù)上限

• ccount:列數(shù)上限

示例代碼：

from mpl_toolkits.mplot3d import axes3d
import matplotlib.pyplot as plt
 
 
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(100, projection='3d')
 
# Grab some test data.
X, Y, Z = axes3d.get_test_data(0.12)
 
# Plot a basic wireframe.
ax.plot_wireframe(X, Y, Z, rstride=10, cstride=10)
 
plt.show()

4、三角表面圖（Tri-Surface plots）

基本用法：ax.plot_trisurf(*args, **kwargs)

ax.plot_trisurf(*args, **kwargs)

X,Y,Z:數(shù)據(jù)

其他參數(shù)類(lèi)似surface-plot

from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
 
 
n_radii = 8
n_angles = 36
 
radii = np.linspace(0.125, 1.0, n_radii)
angles = np.linspace(0, 2*np.pi, n_angles, endpoint=False)
 
angles = np.repeat(angles[..., np.newaxis], n_radii, axis=1)
 
 
# points in the (x, y) plane.
x = np.append(0, (radii*np.cos(angles)).flatten())
y = np.append(0, (radii*np.sin(angles)).flatten())
 
 
z = np.sin(-x*y)
 
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(projection='3d')
 
ax.plot_trisurf(x, y, z, linewidth=0.2, antialiased=True)
 
plt.show()

運(yùn)行效果圖：

5.隨機(jī)散點(diǎn)圖 

利用scatter生成隨機(jī)散點(diǎn)圖。

函數(shù)定義：

#函數(shù)定義
matplotlib.pyplot.scatter(x, y, 
    s=None,   #散點(diǎn)的大小 array  scalar
    c=None,   #顏色序列   array、sequency
    marker=None,   #點(diǎn)的樣式
    cmap=None,    #colormap 顏色樣式
    norm=None,    #歸一化  歸一化的顏色camp
    vmin=None, vmax=None,    #對(duì)應(yīng)上面的歸一化范圍
     alpha=None,     #透明度
    linewidths=None,   #線寬
    verts=None,   #
    edgecolors=None,  #邊緣顏色
    data=None, 
    **kwargs
    )

示例代碼：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
#定義坐標(biāo)軸
fig4 = plt.figure()
ax4 = plt.axes(projection='3d')
 
#生成三維數(shù)據(jù)
xx = np.random.random(20)*10-5   #取100個(gè)隨機(jī)數(shù)，范圍在5~5之間
yy = np.random.random(20)*10-5
X, Y = np.meshgrid(xx, yy)
Z = np.sin(np.sqrt(X**2+Y**2))
 
#作圖
ax4.scatter(X,Y,Z,alpha=0.3,c=np.random.random(400),s=np.random.randint(10,20,size=(20, 20)))     #生成散點(diǎn).利用c控制顏色序列,s控制大小
 
plt.show()

效果：

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