# 3D 轴(属于 Axes3D 类)是通过将 projection="3d"关键字参数传递给 Figure.add_subplot 来创建的: from mpl_toolkits.mplot3dimportaxes3dimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp x=np.arange(100)y=np.random.randint(0,300,100)z=np.random.randint(0,200,100)# 3D线图 defline_3d():# 线 fig...
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D 然后使用下面的两种方式之一声明要创建三维子图: ax = fig.gca(projection='3d') ax = plt.subplot(111, projection='3d') 接下来就可以使用ax的plot()方法绘制三维曲线、plot_surface()方法绘制三维曲面、scatter()方法绘制三维散点图或bar3d()方法绘制三维柱状图了。
到 1.0 版本发布左右,一些三维图表的工具在二维展示的基础上被创建了出来,结果就是 Matplotlib 提供了一个方便的(同时也是有限的)的可用于三维数据可视化的一套工具。三维图表可以使用载入mplot3d工具包来激活,这个包会随着 Matplotlib 自动安装: frommpl_toolkitsimportmplot3d 一旦模块被导入,三维 axes 就可以像其他...
1. 导入matplotlib的pyplot和mplot3d模块 首先,我们需要导入matplotlib的pyplot模块,并从中获取Axes3D类以创建3D坐标轴对象。 python import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D 2. 创建一个3D坐标轴对象 接下来,我们利用pyplot的figure函数创建一个图形对象,并通过add_subplot方法添加...
最初开发的Matplotlib,仅支持绘制 2d 图形,后来随着版本的不断更新, Matplotlib 在二维绘图的基础上,构建了一部分较为实用的 3D 绘图程序包,比如mpl_toolkits.mplot3d,通过调用该程序包一些接口可以绘制 3D散点图、3D曲面图、3D线框图等。 01、绘制3D图 ...
Axes3D.``plot(xs,ys, *args,zdir=‘z’, **kwargs) 其他参数向下传递给plot函数 from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['legend.fontsize'] = 10 fig = plt.figure() ...
importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfrommpl_toolkits.mplot3dimportAxes3Dfig=plt.figure(figsize=(8,6))ax=fig.add_subplot(111,projection='3d')# 生成随机数据n=100x=np.random.rand(n)y=np.random.rand(n)z=np.random.rand(n)colors=np.random.rand(n)sizes=1000*np.random.rand(n)scatter=...
在很多时候,需要绘制3D图像,在Matplotlib中可以实现。 1. 引用库 frommpl_toolkits.mplot3dimportaxes3d 2. 设置projection 在绘图之前,跟极坐标一样,需要设置projection plt.figure(1);ax=plt.subplot(111,projection='3d'); 二、plt.plot 绘制空间曲线 ...
mplot3d是matplotlib中专门绘制3D图表的工具包，它主要包含一个继承自Axes的子类Axes3D，使用Axes3D类可以...
今晚开始接触 Matplotlib 的 3D 绘图函数 plot_surface,真的非常强大,图片质量可以达到出版级别,而且 3D 图像可以旋转 ,可以从不同角度来看某个 3D 立体图,但是我发现各大中文开源社区有关 3D 绘图的代码都是千篇一律的,现除了看源码说明,我几乎得不到半点有关 plot_