Python数据分析之 Matplotlib 3D图详情

关于 Python 数据分析之 Matplotlib 3D 图详情的完整攻略，可以分为以下几个部分进行讲解：

1. Matplotlib 3D 绘图简介

Matplotlib 是 Python 中用于绘制各种图形的工具包，其中包括 3D 绘图功能。Matplotlib 3D 图的基本元素有：坐标轴、标题、图例、柱体、线条等。接下来将涉及到的 3D 绘图利器 mplot3D。

2. Matplotlib 3D 绘图的准备工作

在绘制 Matplotlib 3D 图前，需要先导入以下几个包：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt    # matplotlib 基础包
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D    # 3D 绘图模块

3. Matplotlib 3D 基础绘图

在使用 Matplotlib 3D 绘图前，需要确定绘图类型（如 scatter、wireframe、surface 等）。下面是绘制 scatter 类型三维图示例代码：

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')   # 添加一个 subplot
x = np.random.standard_normal(100)
y = np.random.standard_normal(100)
z = np.random.standard_normal(100)
ax.scatter(x, y, z, color='r', marker='o')   # scatter绘图
ax.set_xlabel('X Label')   # 设置 x 坐标轴标签
ax.set_ylabel('Y Label')   # 设置 y 坐标轴标签
ax.set_zlabel('Z Label')   # 设置 z 坐标轴标签 
plt.show()   # 显示图像

4. Matplotlib 3D 图表优化

可以调整视图角度、添加网格、调整坐标轴范围、添加标注等，进行图表优化。下面是绘制 wireframe 类型三维图并加以优化的示例代码：

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
x, y, z = axes3d.get_test_data(0.05)   # 解包获取 X, Y, Z 坐标数据
ax.plot_wireframe(x, y, z, rstride=5, cstride=5)
ax.view_init(elev=25, azim=45)   # 调整视图角度
ax.set_xlim(-5, 5)    # 设置 x 坐标轴范围
ax.set_ylim(-5, 5)    # 设置 y 坐标轴范围
ax.set_zlim(-5, 5)    # 设置 z 坐标轴范围
ax.set_xlabel('X Label')
ax.set_ylabel('Y Label')
ax.set_zlabel('Z Label')
ax.set_title('Wireframe plot')   # 添加图表标题
plt.show()

以上就是 Matplotlib 3D 图表的完整攻略，希望对你有所帮助。