加载中…matplotlib之绘制三维图像[转]
(2023-12-26 12:41:27)
标签：
matplotlib三维图散点图曲面图线框图 |
分类： 代码天地 |
3D图像的绘制
matplotlib支持绘制三维线框图, 三维曲面图, 三维散点图. 需要使用axes3d提供3d坐标系.
from mpl_toolkits.mplot3d import axes3d
ax3d = mp.gca(projection='3d')
ax3d.plot_wireframe() # 绘制3d线框图
ax3d.plot_surface() # 绘制3d曲面图
ax3d.scatter() # 绘制3d散点图
三维线框图
ax3d.plot_wireframe(
rstride=30, #
行跨距
)
案例演示:
"""
三维线框图
"""
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as mp
from mpl_toolkits.mplot3d import axes3d
# 生成网格点坐标矩阵
n = 1000
x, y = np.meshgrid(np.linspace(-3, 3, n),
# 根据x,y 计算当前坐标下的z高度值
z = (1-x/2 + x**5 + y**3) * np.exp(-x**2 -y**2)
mp.figure('Wireframe', facecolor='lightgray')
ax3d = mp.gca(projection='3d')
ax3d.set_xlabel('X', fontsize=14)
ax3d.set_ylabel('Y', fontsize=14)
ax3d.set_zlabel('Z', fontsize=14)
ax3d.plot_wireframe(x, y, z,
rstride=10,
cstride=10,color='dodgerblue')
mp.show()
三维曲面图
ax3d.plot_surface(
rstride=30, #
行跨距
)
案例演示：
"""
三维曲面图
"""
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as mp
from mpl_toolkits.mplot3d import axes3d
# 生成网格点坐标矩阵
n = 1000
x, y = np.meshgrid(np.linspace(-3, 3, n),
# 根据x,y 计算当前坐标下的z高度值
z = (1-x/2 + x**5 + y**3) * np.exp(-x**2 -y**2)
mp.figure('Surface', facecolor='lightgray')
ax3d = mp.gca(projection='3d')
ax3d.set_xlabel('X', fontsize=14)
ax3d.set_ylabel('Y', fontsize=14)
ax3d.set_zlabel('Z', fontsize=14)
ax3d.plot_surface(x, y, z, rstride=50,
cstride=50,
cmap='jet')
mp.show()
三维散点图
ax3d.scatter(
x, y, z,
# x,y,z 确定一组散点坐标
)
案例演示：
"""
三维散点图
"""
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as mp
import mpl_toolkits.mplot3d as axes3d
n = 500
x = np.random.normal(0, 1, n)
y = np.random.normal(0, 1, n)
z = np.random.normal(0, 1, n)
d = np.sqrt(x**2 + y**2 + z**2)
mp.figure('3D Scatter')
ax3d = mp.gca(projection='3d')
ax3d.set_xlabel('X', fontsize=14)
ax3d.set_ylabel('Y', fontsize=14)
ax3d.set_zlabel('Z', fontsize=14)
ax3d.scatter(x, y, z, s=60, alpha=0.6,
c=d,
cmap='jet')
mp.show()
喜欢
0
赠金笔