mplot3d.axes3d import Axes3D, get_test_data from matplotlib import cm import numpy as np # set up a figure twice as wide as it is tall fig = plt.figure(figsize=plt.figaspect(0.5)) #=== # First subplot #=== # set up the axes for the first plot ax = fig.add_subplot(1, 2,...
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...
我们已经知道,默认情况下画出的是2D图像,如果想要画3D图像,我们需要导入matplotlib中的3D模块:from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D。 我们需要先将figure变成3D,这是绘制3D图像的基础: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D # 3D 图像 figure = plt...
# 绘制使用冷暖色图着色的 3D 表面。通过使用 antialiased=False 使表面变得不透明。 surf=ax.plot_surface(X,Y,Z,cmap=cm.coolwarm,linewidth=0,antialiased=False)# 定制z轴 ax.set_zlim(-1.01,1.01)ax.zaxis.set_major_locator(LinearLocator(10))#AStrMethodFormatter is used automatically ax.zaxis.set...
ax = plt.axes(projection='3d') ax.contour3D(X, Y, Z, 50, cmap='binary') ax.set_xlabel('x') ax.set_ylabel('y') ax.set_zlabel('z'); plt.show() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15.
ax.set_title('wireframe'); 表面图类似框线图,区别在于每个框线构成的多边形都使用颜色进行了填充。添加色图用于填充多边形能够让图形表面展示出来: ax = plt.axes(projection='3d') ax.plot_surface(X, Y, Z, rstride=1, cstride=1, cmap='viridis', edgecolor='none') ...
ax.contour3D(X, Y, Z, 50, cmap='binary') ax.set_xlabel('x') ax.set_ylabel('y') ax.set_zlabel('z'); 1. 2. 3. 4. 5. 6. 有时候默认的视角角度不是最理想的,在这种情况下我们可以使用view_init函数来设置水平角和方位角。在下面的例子中,我们使用的是 60° 的水平角...
data2= np.loadtxt("./stereo/CameraTrajectoryNew1500.txt") first_1000= data2[:, 3] second_1000= data2[:, 7] third_1000= data2[:, 11]#new a figure and set it into 3dfig =plt.figure() ax= fig.gca(projection='3d')#set figure informationax.set_title("3D_Curve") ...
Python中绘制3D图形,依旧使用常用的绘图模块matplotlib,但需要安装mpl_toolkits工具包,安装方法如下:Windows命令行进入到python安装目录下的s文件夹下,执行:pip3 install --upgrade matplotlib即可;Linux环境下直接执行该命令。 安装好这个模块后,即可调用mpl_tookits下的mplot3d类进行3D图形的绘制。
set_alpha(0.5) show() 3D 图[源码文件] from pylab import * from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D fig = figure() ax = Axes3D(fig) X = np.arange(-4, 4, 0.25) Y = np.arange(-4, 4, 0.25) X, Y = np.meshgrid(X, Y) R = np.sqrt(X**2 + Y**2) Z = np.sin(R) ...