Python绘制3D图形

Python绘制3D图形的完整攻略

1. 引言

Python是一种直截了当且让人意想不到地灵活的编程语言，而它在技术界的重要地位无人可比。之所以如此受欢迎，其原因之一就是大量可供选择的模块或库包括用于数据可视化的matplotlib模块和3D图形可视化的plotly。

本文将以matplotlib为例，介绍如何使用Python绘制3D图形。

2. 环境安装

首先需要安装如下两个模块：

pip3 install matplotlib
pip3 install mpl_toolkits

3. 绘制3D图形

3.1 加载matplotlib

from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

3.2 具体实现（以绘制立体正弦函数为例）

fig = plt.figure()  # 创建一个窗口
ax = Axes3D(fig)  # 设置3D坐标轴
X = np.arange(-4, 4, 0.25)  # X轴
Y = np.arange(-4, 4, 0.25)  # Y轴
X, Y = np.meshgrid(X, Y)  # 网格坐标的形成
Z = np.sin(np.sqrt(X**2 + Y**2))  # Z轴（立体正弦函数）
ax.plot_surface(X, Y, Z, rstride=1, cstride=1, cmap=plt.get_cmap('rainbow'))  # 绘制3D图形
ax.contourf(X, Y, Z, zdir='z', offset=-2, cmap='rainbow')  # 在Z=-2的位置处用等高线表示
ax.set_zlim(-2, 2)  # Z轴的范围设置
plt.show()  # 显示结果

3.3 代码解释：

• fig和ax用于绘制3D图形和设置3D坐标轴。

• X、Y获取网格坐标。

• Z代表立体正弦函数中的Z轴的取值。

• ax.plot_surface(X, Y, Z, rstride=1, cstride=1, cmap=plt.get_cmap('rainbow'))用于绘制3D图形。参数rstride和cstride表示行列的跨度，cmap=plt.get_cmap('rainbow')用于设置颜色的映射。

• ax.contourf(X, Y, Z, zdir='z', offset=-2, cmap='rainbow')在Z=-2的位置处用等高线表示。

• ax.set_zlim(-2, 2)表示设置Z轴的范围。

• plt.show()显示结果。

4. 示例说明

示例1：绘制3D的谷歌标志

from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

#定义坐标
X,Y = np.mgrid[-2:2:20j,-2:2:20j]
Z = 3*X**2+1*Y**2

#创建3D坐标轴
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')

#绘制3D图形
ax.plot_surface(X,Y,Z,rstride=1,cstride=1,cmap=plt.get_cmap('rainbow'))

#将图形保存为图片
plt.savefig('google.png', dpi=300, bbox_inches='tight')

plt.show() #显示结果

示例2：绘制散点空间图

from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

#生成随机数据
x = np.random.randint(low=0, high=100, size=100)
y = np.random.randint(low=0, high=100, size=100)
z = np.random.randint(low=0, high=100, size=100)

#创建3D坐标轴
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')

#绘制3D图形
ax.scatter(x, y, z, s=20, c='r', marker='o')

#将图形保存为图片
plt.savefig('scatter.png', dpi=300, bbox_inches='tight')

plt.show() #显示结果

参考文献：
Python 3D作图入门及实战教程