matplotlib系列（4）-- 绘制三维图表

更新于
matplotlib绘制三维图表主要通过mplot3d模块实现，但由于三维图表实际上是在二维画布上展示，因此同样需要载入pyplot模块。

matplotlib绘制三维图表主要通过mplot3d模块实现，但由于三维图表实际上是在二维画布上展示，因此同样需要载入pyplot模块。

1、三维空间中的点

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#-*- coding:utf-8 -*-
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import numpy as np

# 正常显示中文
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']
# 正常显示负号
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False 

def plot_scatter_3d(title, x, y, z):
    '''
    绘制3D散点图
    '''
    fig = plt.figure(figsize=(16, 10), dpi= 80) # 创建一个画板
    ax = Axes3D(fig)
    ax.scatter(xs=x, 
               ys=y, 
               zs=z, 
               c='r',  # 颜色
               marker='o', # 点的标记
               label='positive' # 标签
               )

    # 设置坐标轴显示以及旋转角度
    ax.set_xlabel('x', fontsize=16)
    ax.set_ylabel('y', fontsize=16)
    ax.set_zlabel('z', fontsize=16)
    ax.view_init(elev=10, azim=235)

    plt.title(title, fontsize=22)
    plt.grid(False)   # 是否显示网格
    ax.set_aspect('equal')  # 坐标轴间比例一致
    ax.legend(loc='upper left', fontsize=16)
    # plt.savefig("./"+title+".png") # 保存图片
    plt.show()

x = (40 - 15) * np.random.rand(100) + 15
y = (25 - 5) * np.random.rand(100) - 5
z = (15 - 4) * np.random.rand(100) + 4
plot_scatter_3d('测试图', x, y, z)

2、三维空间中的线

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#-*- coding:utf-8 -*-
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import numpy as np

# 正常显示中文
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']
# 正常显示负号
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False 

def plot_line_3d(title, x, y, z):
    '''
    绘制3D折线图
    '''
    fig = plt.figure(figsize=(16, 10), dpi= 80) # 创建一个画板
    ax = Axes3D(fig)
    ax.plot(xs=x,
            ys=y, 
            zs=z, 
            c='r',  # 颜色
            label='parametric curve' # 标签
            )

    # 设置坐标轴显示以及旋转角度
    ax.set_xlabel('x', fontsize=16)
    ax.set_ylabel('y', fontsize=16)
    ax.set_zlabel('z', fontsize=16)
    ax.view_init(elev=10, azim=235)

    plt.title(title, fontsize=22)
    plt.grid(False)   # 是否显示网格
    ax.set_aspect('equal')  # 坐标轴间比例一致
    ax.legend(loc='upper left', fontsize=16)
    # plt.savefig("./"+title+".png") # 保存图片
    plt.show()

z = np.linspace(-2, 2, 100) 
r = np.linspace(-2, 2, 100) ** 2 + 1
x = r * np.sin(np.linspace(-8 * np.pi, 8 * np.pi, 100))  # [-5,5]
y = r * np.cos(np.linspace(-8 * np.pi, 8 * np.pi, 100))  # [-5,5]
plot_line_3d('测试图', x, y, z)

3、三维空间中的面

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#-*- coding:utf-8 -*-
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import numpy as np

# 正常显示中文
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']
# 正常显示负号
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False 

def plot_surface_3d(title, x, y, z):
    '''
    绘制3D曲面图
    '''
    fig = plt.figure(figsize=(16, 10), dpi= 80) # 创建一个画板
    ax = Axes3D(fig)
    ax.plot_surface(X=x, 
                    Y=y, 
                    Z=z
                    )

    # 设置坐标轴显示以及旋转角度
    ax.set_xlabel('x', fontsize=16)
    ax.set_ylabel('y', fontsize=16)
    ax.set_zlabel('z', fontsize=16)
    ax.view_init(elev=10, azim=235)

    plt.title(title, fontsize=22)
    plt.grid(False)   # 是否显示网格
    ax.set_aspect('equal')  # 坐标轴间比例一致
    # plt.savefig("./"+title+".png") # 保存图片
    plt.show()

# 生成[-5,5]间隔0.25的数列，间隔越小，曲面越平滑
x = np.arange(-5, 5, 0.25)    
y = np.arange(-5, 5, 0.25)
# 格点矩阵,原来的x行向量向下复制len(y)次，形成len(y)*len(x)的矩阵，即为新的x矩阵；
# 原来的y列向量向右复制len(x)次，形成len(y)*len(x)的矩阵，即为新的y矩阵；新的x矩阵和新的y矩阵shape相同
x, y = np.meshgrid(x,y)
r = np.sqrt(x ** 2 + y ** 2)
z = np.sin(r)
plot_surface_3d('测试图', x, y, z)

4、三维空间中的体

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#-*- coding:utf-8 -*-
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import numpy as np
from mpl_toolkits.mplot3d.art3d import Poly3DCollection, Line3DCollection

# 正常显示中文
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']
# 正常显示负号
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False 

def plot_body_3d(title, verts, faces):
    '''
    绘制3D实体图
    '''
    fig = plt.figure(figsize=(16, 10), dpi= 80) # 创建一个画板
    ax = Axes3D(fig)

    # 获得每个面的顶点
    poly3d = [[verts[vert_id] for vert_id in face] for face in faces]
    # 绘制顶点
    x, y, z = zip(*verts)
    ax.scatter(x, y, z)

    # 绘制多边形面
    ax.add_collection3d(Poly3DCollection(poly3d, facecolors='w', linewidths=1, alpha=0.3))
    # 绘制多边形的边
    ax.add_collection3d(Line3DCollection(poly3d, colors='k', linewidths=0.5, linestyles=':'))

    # 设置坐标轴显示以及旋转角度
    ax.set_xlabel('x', fontsize=16)
    ax.set_ylabel('y', fontsize=16)
    ax.set_zlabel('z', fontsize=16)
    ax.view_init(elev=10, azim=235)

    plt.title(title, fontsize=22)
    plt.grid(False)   # 是否显示网格
    ax.set_aspect('equal')  # 坐标轴间比例一致
    # plt.savefig("./"+title+".png") # 保存图片
    plt.show()

# 六面体顶点和面
verts = [(0, 0, 0), (0, 1, 0), (1, 1, 0), (1, 0, 0), (0, 0, 1), (0, 1, 1), (1, 1, 1), (1, 0, 1)]
faces = [[0, 1, 2, 3], [4, 5, 6, 7], [0, 1, 5, 4], [1, 2, 6, 5], [2, 3, 7, 6], [0, 3, 7, 4]]

# 四面体顶点和面
# verts = [(0, 0, 0), (1, 0, 0), (1, 1, 0), (1, 0, 1)]
# faces = [[0, 1, 2], [0, 1, 3], [0, 2, 3], [1, 2, 3]]

plot_body_3d('测试图', verts, faces)

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