Python Matplotlib 實現(xiàn)3D繪圖詳解
最初開發(fā)的 Matplotlib,僅支持繪制 2d 圖形,后來隨著版本的不斷更新, Matplotlib 在二維繪圖的基礎(chǔ)上,構(gòu)建了一部分較為實用的 3D 繪圖程序包,比如 mpl_toolkits.mplot3d
,通過調(diào)用該程序包一些接口可以繪制 3D散點圖、3D曲面圖、3D線框圖等
mpl_toolkits 是 Matplotlib 的繪圖工具包。
第一個三維繪圖程序
下面編寫第一個三維繪圖程序。
首先創(chuàng)建一個三維繪圖區(qū)域, plt.axes() 函數(shù)提供了一個參數(shù)projection
,將其參數(shù)值設(shè)置為 "3d"。如下所示:
#導(dǎo)入三維工具包mplot3d from mpl_toolkits import mplot3d import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt fig = plt.figure() #創(chuàng)建3d繪圖區(qū)域 ax = plt.axes(projection='3d')
有了三維繪圖區(qū)域,接下來就要構(gòu)建 3d 圖像,如下所示:
#從三個維度構(gòu)建 z = np.linspace(0, 1, 100) x = z * np.sin(20 * z) y = z * np.cos(20 * z)
最后調(diào)用 plot3D() 方法繪制 3d 圖形,代碼如下:
#調(diào)用 ax.plot3D創(chuàng)建三維線圖 ax.plot3D(x, y, z, 'gray') ax.set_title('3D line plot') plt.show()
完整程序如下所示:
from mpl_toolkits import mplot3d import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt fig = plt.figure() #從三個維度構(gòu)建 z = np.linspace(0, 1, 100) x = z * np.sin(20 * z) y = z * np.cos(20 * z) #調(diào)用 ax.plot3D創(chuàng)建三維線圖 ax.plot3D(x, y, z, 'gray') ax.set_title('3D line plot') plt.show()
輸出結(jié)果如下所示:
圖1:三維線圖(3D Line)
上述代碼中的 ax.plot3D() 函數(shù)可以繪制各種三維圖形,這些三維圖都要根據(jù)(x,y,z)
三元組類來創(chuàng)建。
3D散點圖
通過 ax.scatter3D() 函數(shù)可以繪制 3D 散點圖,示例代碼如下:
from mpl_toolkits import mplot3d import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt fig = plt.figure() #創(chuàng)建繪圖區(qū)域 ax = plt.axes(projection='3d') #構(gòu)建xyz z = np.linspace(0, 1, 100) x = z * np.sin(20 * z) y = z * np.cos(20 * z) c = x + y ax.scatter3D(x, y, z, c=c) ax.set_title('3d Scatter plot') plt.show()
輸出結(jié)果圖:
圖2:Matplotlib 3D繪圖
3D等高線圖
ax.contour3D() 可以用來創(chuàng)建三維等高線圖,該函數(shù)要求輸入數(shù)據(jù)均采用二維網(wǎng)格式的矩陣坐標(biāo)。同時,它可以在每個網(wǎng)格點(x,y)處計算出一個 z 值。
以下示例展示了如何繪制三維正弦等高線圖。代碼如下:
from mpl_toolkits import mplot3d import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def f(x, y): return np.sin(np.sqrt(x ** 2 + y ** 2)) #構(gòu)建x、y數(shù)據(jù) x = np.linspace(-6, 6, 30) y = np.linspace(-6, 6, 30) #將數(shù)據(jù)網(wǎng)格化處理 X, Y = np.meshgrid(x, y) Z = f(X, Y) fig = plt.figure() ax = plt.axes(projection='3d') #50表示在z軸方向等高線的高度層級,binary顏色從白色變成黑色 ax.contour3D(X, Y, Z, 50, cmap='binary') ax.set_xlabel('x') ax.set_ylabel('y') ax.set_zlabel('z') ax.set_title('3D contour') plt.show()
輸出結(jié)果圖如下:
圖3:繪制三維輪廓圖
3D線框圖
線框圖同樣要采用二維網(wǎng)格形式的數(shù)據(jù),與繪制等高線圖類似。
線框圖可以將數(shù)據(jù)投影到指定的三維表面上,并輸出可視化程度較高的三維效果圖。通過 plot_wireframe() 能夠繪制 3D 線框圖。代碼如下:
from mpl_toolkits import mplot3d import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #要繪制函數(shù)圖像 def f(x, y): return np.sin(np.sqrt(x ** 2 + y ** 2)) #準(zhǔn)備x,y數(shù)據(jù) x = np.linspace(-6, 6, 30) y = np.linspace(-6, 6, 30) #生成x、y網(wǎng)格化數(shù)據(jù) X, Y = np.meshgrid(x, y) #準(zhǔn)備z值 Z = f(X, Y) #繪制圖像 fig = plt.figure() ax = plt.axes(projection='3d') #調(diào)用繪制線框圖的函數(shù)plot_wireframe() ax.plot_wireframe(X, Y, Z, color='black') ax.set_title('wireframe') plt.show()
輸出結(jié)果如下:
圖4:Matplotlib繪制線框圖
3D曲面圖
曲面圖表示一個指定的因變量y與兩個自變量x和z之間的函數(shù)關(guān)系。
3D 曲面圖是一個三維圖形,它非常類似于線框圖。不同之處在于,線框圖的每個面都由多邊形填充而成。Matplotlib 提供的 plot_surface() 函數(shù)可以繪制 3D 曲面圖,該函數(shù)需要接受三個參數(shù)值 x,y 和 z 。示例代碼如下:
from mpl_toolkits import mplot3d import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #求向量積(outer()方法又稱外積) x = np.outer(np.linspace(-2, 2, 30), np.ones(30)) #矩陣轉(zhuǎn)置 y = x.copy().T #數(shù)據(jù)z z = np.cos(x ** 2 + y ** 2) #繪制曲面圖 fig = plt.figure() ax = plt.axes(projection='3d') 調(diào)用plot_surface()函數(shù) ax.plot_surface(x, y, z,cmap='viridis', edgecolor='none') ax.set_title('Surface plot') plt.show()
輸出結(jié)果圖:
圖5:Matplotlib繪制曲面圖
以上就是Python Matplotlib 實現(xiàn)3D繪圖詳解的詳細(xì)內(nèi)容,更多關(guān)于Python Matplotlib 3D繪圖的資料請關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章!
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