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  • 效果 三维绘制曲线'''p1 x1,y1,z1p2 x2,y2,z2p3 x3,y3,z3plot([x1,x2,x3],[y1,y2,y3],[z1,z2,z3)]'''分别设置x,y,z对应的数组,即可改变对象在空间中的位置位置line.set_xdata(x[:i + 1])line.set_ydata(y[:i + 1])...

    效果

    20180609163430_962.jpg

    三维绘制曲线

    '''

    p1 x1,y1,z1

    p2 x2,y2,z2

    p3 x3,y3,z3

    plot([x1,x2,x3],[y1,y2,y3],[z1,z2,z3)]

    '''

    分别设置x,y,z对应的数组,即可改变对象在空间中的位置位置

    line.set_xdata(x[:i + 1])

    line.set_ydata(y[:i + 1])

    line.set_3d_properties(z[:i + 1])

    import numpy as np

    import matplotlib.pyplot as plt

    from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

    from matplotlib import animation

    fig = plt.figure(1)

    ax = fig.add_subplot(1, 1, 1, projection='3d') # 指定三维空间做图

    t = np.linspace(0, 4, 200) # 在0到4之间,均匀产生200点的数组

    theta = t * 2 * np.pi # 角度

    # 生成曲线数组

    z = t

    x = np.sin(theta)

    y = np.cos(theta)

    # 运动的点

    point, = ax.plot([x[0]], [y[0]], [z[0]], 'ro', label='p')

    # 曲线

    line, = ax.plot([x[0]], [y[0]], [z[0]], label='line')

    # 设置显示的范围和描述

    x_min = 0

    y_min = 0

    z_min = 0

    x_max = 1

    y_max = 1

    z_max = 1

    margin = 1

    ax.set_xlim(x_min - margin, x_max + margin)

    ax.set_ylim(y_min - margin, y_max + margin)

    ax.set_zlim(z_min - margin, z_max + margin)

    ax.set_xlabel('x')

    ax.set_ylabel('y')

    ax.set_zlabel('z')

    # 标题

    ax.set_title('3D animate')

    ax.view_init(30, 35)

    # 设置标签在右下角

    ax.legend(loc='lower right')

    def animate(i):

    line.set_xdata(x[:i + 1])

    line.set_ydata(y[:i + 1])

    line.set_3d_properties(z[:i + 1])

    point.set_xdata(x[i])

    point.set_ydata(y[i])

    point.set_3d_properties(z[i])

    ani = animation.FuncAnimation(fig=fig,

    func=animate,

    frames=len(x),

    interval=200,

    repeat=False,

    blit=False)

    plt.show()

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  • 本文主要演示如何使用matplotlib绘制三维图形。直接上代码,关键语句配有注释方便理解。import matplotlib as mplfrom mpl_toolkits.mplot3d import Axes3Dimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt# 设置...

    本文主要演示如何使用matplotlib绘制三维图形。直接上代码,关键语句配有注释方便理解。

    import matplotlib as mpl

    from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

    import numpy as np

    import matplotlib.pyplot as plt

    # 设置图例字号

    mpl.rcParams['legend.fontsize'] = 10

    fig = plt.figure()

    # 设置三维图形模式

    ax = fig.gca(projection='3d')

    # 测试数据

    theta = np.linspace(-4 * np.pi, 4 * np.pi, 100)

    z = np.linspace(-4, 4, 100) / 4

    r = z**3 + 1

    x = r * np.sin(theta)

    y = r * np.cos(theta)

    # 绘制图形

    ax.plot(x, y, z, label='parametric curve')

    # 显示图例

    ax.legend()

    # 显示图形

    plt.show()

    运行结果:

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  • Python三维绘图--Matplotlib

    万次阅读 多人点赞 2019-05-08 13:08:14
    Python三维绘图 在遇到三维数据时,三维图像能给我们对数据带来更加深入地理解。python的matplotlib库就包含了丰富的三维绘图工具。 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...

    Python三维绘图

    在遇到三维数据时,三维图像能给我们对数据带来更加深入地理解。python的matplotlib库就包含了丰富的三维绘图工具。

    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)
    
    2.三维曲线和散点

    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()
    

    在这里插入图片描述

    3.三维曲面

    下一步画三维曲面

    fig = plt.figure()  #定义新的三维坐标轴
    ax3 = plt.axes(projection='3d')
    
    #定义三维数据
    xx = np.arange(-5,5,0.5)
    yy = np.arange(-5,5,0.5)
    X, Y = np.meshgrid(xx, yy)
    Z = np.sin(X)+np.cos(Y)
    
    
    #作图
    ax3.plot_surface(X,Y,Z,cmap='rainbow')
    #ax3.contour(X,Y,Z, zdim='z',offset=-2,cmap='rainbow)   #等高线图,要设置offset,为Z的最小值
    plt.show()
    

    在这里插入图片描述
    如果加入渲染时的步长,会得到更加清晰细腻的图像:
    ax3.plot_surface(X,Y,Z,rstride = 1, cstride = 1,cmap='rainbow'),其中的row和cloum_stride为横竖方向的绘图采样步长,越小绘图越精细。
    在这里插入图片描述

    4.等高线

    同时还可以将等高线投影到不同的面上:

    from matplotlib import pyplot as plt
    from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
    
    #定义坐标轴
    fig4 = plt.figure()
    ax4 = plt.axes(projection='3d')
    
    #生成三维数据
    xx = np.arange(-5,5,0.1)
    yy = np.arange(-5,5,0.1)
    X, Y = np.meshgrid(xx, yy)
    Z = np.sin(np.sqrt(X**2+Y**2))
    
    #作图
    ax4.plot_surface(X,Y,Z,alpha=0.3,cmap='winter')     #生成表面, alpha 用于控制透明度
    ax4.contour(X,Y,Z,zdir='z', offset=-3,cmap="rainbow")  #生成z方向投影,投到x-y平面
    ax4.contour(X,Y,Z,zdir='x', offset=-6,cmap="rainbow")  #生成x方向投影,投到y-z平面
    ax4.contour(X,Y,Z,zdir='y', offset=6,cmap="rainbow")   #生成y方向投影,投到x-z平面
    #ax4.contourf(X,Y,Z,zdir='y', offset=6,cmap="rainbow")   #生成y方向投影填充,投到x-z平面,contourf()函数
    
    #设定显示范围
    ax4.set_xlabel('X')
    ax4.set_xlim(-6, 4)  #拉开坐标轴范围显示投影
    ax4.set_ylabel('Y')
    ax4.set_ylim(-4, 6)
    ax4.set_zlabel('Z')
    ax4.set_zlim(-3, 3)
    
    plt.show()
    
    

    在这里插入图片描述在这里插入图片描述

    5.随机散点图

    可以利用scatter()生成各种不同大小,颜色的散点图,其参数如下:

    #函数定义
    matplotlib.pyplot.scatter(x, y, 
    	s=None,   #散点的大小 array  scalar
    	c=None,   #颜色序列   array、sequency
    	marker=None,   #点的样式
    	cmap=None,    #colormap 颜色样式
    	norm=None,    #归一化  归一化的颜色camp
    	vmin=None, vmax=None,    #对应上面的归一化范围
     	alpha=None,     #透明度
    	linewidths=None,   #线宽
    	verts=None,   #
    	edgecolors=None,  #边缘颜色
    	data=None, 
    	**kwargs
    	)
    #ref:https://matplotlib.org/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.scatter.html
    
    from matplotlib import pyplot as plt
    from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
    
    #定义坐标轴
    fig4 = plt.figure()
    ax4 = plt.axes(projection='3d')
    
    #生成三维数据
    xx = np.random.random(20)*10-5   #取100个随机数,范围在5~5之间
    yy = np.random.random(20)*10-5
    X, Y = np.meshgrid(xx, yy)
    Z = np.sin(np.sqrt(X**2+Y**2))
    
    #作图
    ax4.scatter(X,Y,Z,alpha=0.3,c=np.random.random(400),s=np.random.randint(10,20, size=(20, 40)))     #生成散点.利用c控制颜色序列,s控制大小
    
    #设定显示范围
    
    plt.show()
    

    在这里插入图片描述

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  • 1. python三维图表绘制方法简介python三维图表的绘制算是二维图表的一个进阶版本,本质上和二维图表的绘制并无差别,唯一的区别在于使用的库略有差异。相较于二维图表使用的pyplot库,三维图表的绘制使用的是Axes3D...

    1. python三维图表绘制方法简介

    python三维图表的绘制算是二维图表的一个进阶版本,本质上和二维图表的绘制并无差别,唯一的区别在于使用的库略有差异。

    相较于二维图表使用的pyplot库,三维图表的绘制使用的是Axes3D库。

    库引入语句为:

    from matplotlib import pyplot as plt

    from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

    上下的操作就和二维图表绘制大差不差了,首先定义三维画布,然后向里面绘制三维图表,最后打印出结果即可。

    下面,我们通过一些实例来进行说明。

    2. 实例说明

    1. 三维曲线图绘制

    首先,我们来看一下三维曲线图的绘制。

    三维曲线图的绘制和二维曲线图的绘制方法极其相似,只是我们需要做以下两点修改:

    将画布修改为三维坐标系;

    传参时同时传入x、y、z三个维度的坐标信号。

    另外,plot函数需要修改三维曲线绘制的Axes3D.plot函数。

    给出代码样例如下:

    import numpy

    import matplotlib.pyplot as plt

    from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

    theta = numpy.linspace(0, 3.14*4, 200)

    r = numpy.linspace(0, 1, 200)

    x = r * numpy.cos(theta)

    y = r * numpy.sin(theta)

    z = numpy.linspace(0, 2, 200)

    fig = plt.figure(figsize=(12, 7))

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

    ax1.plot(x, y, z)

    plt.show()

    运行即可得到一张三维曲线图。

    watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2NvZGVuYW1lX2N5cw==,size_16,color_FFFFFF,t_70#pic_center

    2. 三维散点图绘制

    下面,我们来看一下三维空间中的散点图绘制方法。

    其方法其实挺简单的,就是先绘制x、y面的网点坐标,计算相应的z轴高度,而后创建一张三维图,然后通过Axes3D.scatter函数进行散点图绘制即可。

    我们给出具体的代码样例如下:

    import numpy

    import matplotlib.pyplot as plt

    from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

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

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

    xx, yy = numpy.meshgrid(x, y)

    z = xx ** 2 - yy ** 2

    fig = plt.figure(figsize=(12, 7))

    ax1 = plt.axes(projection='3d') # 创建三维坐标轴

    ax1.scatter(xx, yy, z) # 绘制三维散点图

    plt.show()

    运行即可得到三维散点图。

    watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2NvZGVuYW1lX2N5cw==,size_16,color_FFFFFF,t_70#pic_center

    3. 三维曲面图绘制

    三维曲面图的绘制与三维极其类似,只需要将Axes3D.scatter函数替换为Axes3D.plot_surface函数即可。

    我们就不再多做解释了,直接给出代码样例如下:

    import numpy

    import matplotlib.pyplot as plt

    from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

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

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

    xx, yy = numpy.meshgrid(x, y)

    print(xx.shape, yy.shape)

    z = xx ** 2 - yy ** 2

    fig = plt.figure(figsize=(12, 7))

    ax1 = plt.axes(projection='3d') # 创建三维坐标轴

    ax1.plot_surface(xx, yy, z) # 绘制三维曲面图

    plt.show()

    运行即可得到三维曲面图。

    watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2NvZGVuYW1lX2N5cw==,size_16,color_FFFFFF,t_70#pic_center

    3. 参考链接

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  • 本文实例讲述了Python使用matplotlib绘制三维参数曲线操作。分享给大家供大家参考,具体如下:一 代码import matplotlib as mplfrom mpl_toolkits.mplot3d importAxes3Dimport numpy as npimport matplotlib.pyplot ...
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    但是三维曲线曲线曲线的投影还没有给,所以这里通过查找一番之后总结如下(参考python,matlab) 以下我使用的是python import matplotlib.pyplot as plt fig = plt.figure() ax = fig.gca(projection='3d') #输入...
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