• 基本用法： ax.scatter(xs, ys, zs, s=20, c=None, depthshade=True,*args,*kwargs) xs,ys,zs：输入数据； s:scatter点的尺寸 c:颜色，如c = 'r'就是红色；... depthshase:透明化，True为透明，默认为True，False...
基本用法：

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

xs,ys,zs：输入数据；
s:scatter点的尺寸
c:颜色，如c = 'r'就是红色；
depthshase:透明化，True为透明，默认为True，False为不透明
*args等为扩展变量，如maker = 'o'，则scatter结果为’o‘的形状

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
#np.random.rand(n)产生1*n数组，元素大小0-1
fig = plt.figure()

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()


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• 画二维散点图import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt#假设已经定好data_pos = ...x = data_pos[:, 0]y = data_pos[:, 1]plt.ylim(ymax=20, ymin=0) #限定Y轴的范围plt.plot(x, y, 'ro...
写在前面的话省得每次都去百度，于是就摘抄一下Python画图方法和代码。画二维散点图import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt#假设已经定好data_pos = ...x = data_pos[:, 0]y = data_pos[:, 1]plt.ylim(ymax=20, ymin=0) #限定Y轴的范围plt.plot(x, y, 'ro') # ro表示用红色圆点来表示点plt.show()一个很不具代表性的散点图如下：image.png画直方图import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt#假设已经定好data_pos = ...x = data_pos[:, 0]y = np.arange(0, 20, 1)#上面 y实际是统计的区域段，这里为0-1，1-2，2-3，3-4这样以1为步长，一直到19-20plt.hist(x, y, histtype='bar', rwidth=0.8)image.png画三维散点图import matplotlib.pyplot as pltfrom mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D#假设已经定好data_pos = ...fig = plt.figure()ax = Axes3D(fig)x = data_pos[:, 0]y = data_pos[:, 1]z = data_pos[:, 2]ax.scatter(x, y, z, c='r')# 设置X、Y、Z轴的名字显示，用刺眼的红色ax.set_zlabel('Z', fontdict={'size': 15, 'color': 'red'})ax.set_ylabel('Y', fontdict={'size': 15, 'color': 'red'})ax.set_xlabel('X', fontdict={'size': 15, 'color': 'red'})plt.show()画三维曲面import matplotlib.pyplot as pltfrom mpl_toolkits.mplot3d import Axes3Dfig = plt.figure()ax = Axes3D(fig)# 假设曲面方程为coef[0]*X + coef[1]*Y + coef[2]*z + coef[3]= 0# 画这个曲面要先确定好其中两个轴的取值范围，然后z通过曲面方程公式表示出来X = np.arange(-10, 100, 1)Y = np.arange(-10, 100, 1)coef = np.array([1,2,3,4])X, Y = np.meshgrid(X, Y)z = (-coef[3]- coef[0]*X - coef[1]*Y)/coef[2]ax.plot_surface(X, Y, z, rstride=1, cstride=1, cmap='rainbow')plt.show()
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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 pltfrom mpl_toolkits.mplot3d import Axes3Dfig = 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()曲面图：import matplotlib.pyplot as pltfrom mpl_toolkits.mplot3d import Axes3Dfig = 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()以上这篇python 画三维图像 曲面图和散点图的示例就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持软件开发网。您可能感兴趣的文章:Python的Lambda函数用法详解python lambda表达式在sort函数中的使用详解Python如何调用JS文件中的函数详解python 利用echarts画地图(热力图)(世界地图，省市地图，区县地图)python 使用plt画图,去除图片四周的白边方法python 实现将多条曲线画在一幅图上的方法python 图像处理画一个正弦函数代码实例
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将三维散点绘制在三维空间中，并给相应的点 标记序号：
代码如下：
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
x=[1,2,3,4,5]
y=[2,1,4,3,5]
z=[6,5,4,3,1]
ax.scatter(x, y, z,c='r',marker='o')
for i in range(len(x)):
ax.text(x[i],y[i],z[i],i)

当然也可以标记其他的名称了：
将最后两行的代码稍加修改就可以啦：
name=['北京','上海','广州','深圳','杭州']
for i in range(len(x)):
ax.text(x[i],y[i],z[i],name[i])
画出来的图就是这样的了：


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• ''' return (vmax - vmin)*np.random.rand(n) + vmin fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') # 可进行多图绘制 n = 500 # 对于每一组样式和范围设置，在由x在[23，32]、y在[0，100]、 # z...
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千次阅读 2019-03-03 09:21:16
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