这篇文章主要介绍了python中matlibplot如何绘制3D图形，具有一定借鉴价值，感兴趣的朋友可以参考下，希望大家阅读完这篇文章之后大有收获，下面让小编带着大家一起了解一下。

创新互联是一家集网站建设,新巴尔虎左企业网站建设,新巴尔虎左品牌网站建设,网站定制,新巴尔虎左网站建设报价,网络营销,网络优化,新巴尔虎左网站推广为一体的创新建站企业，帮助传统企业提升企业形象加强企业竞争力。可充分满足这一群体相比中小企业更为丰富、高端、多元的互联网需求。同时我们时刻保持专业、时尚、前沿，时刻以成就客户成长自我，坚持不断学习、思考、沉淀、净化自己，让我们为更多的企业打造出实用型网站。

python matlibplot绘制3D图形的具体代码，供大家参考，具体内容如下

1、散点图使用scatter

from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt


# 生成3D示例数据

mu_vec1 = np.array([0,0,0]) # 均值向量
cov_mat1 = np.array([[1,0,0],[0,1,0],[0,0,1]]) # 协方差矩阵

class1_sample = np.random.multivariate_normal(mu_vec1, cov_mat1, 20)
class2_sample = np.random.multivariate_normal(mu_vec1 + 1, cov_mat1, 20)
class3_sample = np.random.multivariate_normal(mu_vec1 + 2, cov_mat1, 20)


# class1_sample.shape -> (20, 3), 20 rows, 3 columns


fig = plt.figure(figsize=(8,8))
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')

ax.scatter(class1_sample[:,0], class1_sample[:,1], class1_sample[:,2],
   marker='x', color='blue', s=40, label='class 1')
ax.scatter(class2_sample[:,0], class2_sample[:,1], class2_sample[:,2],
   marker='o', color='green', s=40, label='class 2')
ax.scatter(class3_sample[:,0], class3_sample[:,1], class3_sample[:,2],
   marker='^', color='red', s=40, label='class 3')

ax.set_xlabel('variable X')
ax.set_ylabel('variable Y')
ax.set_zlabel('variable Z')

plt.title('3D Scatter Plot')

plt.show()

2、直线使用plot3D

from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from itertools import product, combinations
fig = plt.figure(figsize=(7,7))
ax = fig.gca(projection='3d')
ax.set_aspect("equal")


# 画点

 

# 立方体里的点

X_inside = np.array([[0,0,0],[0.2,0.2,0.2],[0.1, -0.1, -0.3]])

X_outside = np.array([[-1.2,0.3,-0.3],[0.8,-0.82,-0.9],[1, 0.6, -0.7],
      [0.8,0.7,0.2],[0.7,-0.8,-0.45],[-0.3, 0.6, 0.9],
      [0.7,-0.6,-0.8]])

for row in X_inside:
 ax.scatter(row[0], row[1], row[2], color="r", s=50, marker='^')

for row in X_outside:
 ax.scatter(row[0], row[1], row[2], color="k", s=50)


# 画立方体

h = [-0.5, 0.5]
for s, e in combinations(np.array(list(product(h,h,h))), 2):
 if np.sum(np.abs(s-e)) == h[1]-h[0]:
  ax.plot3D(*zip(s,e), color="g")

ax.set_xlim(-1.5, 1.5)
ax.set_ylim(-1.5, 1.5)
ax.set_zlim(-1.5, 1.5)

plt.show()

python是什么意思

Python是一种跨平台的、具有解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言，其最初的设计是用于编写自动化脚本，随着版本的不断更新和新功能的添加，常用于用于开发独立的项目和大型项目。

感谢你能够认真阅读完这篇文章，希望小编分享的“python中matlibplot如何绘制3D图形”这篇文章对大家有帮助，同时也希望大家多多支持创新互联，关注创新互联行业资讯频道，更多相关知识等着你来学习!

分享文章：python中matlibplot如何绘制3D图形-创新互联
文章位置：http://hbruida.cn/article/dcpioo.html