如何使用Python绘制3D图形-创新互联

这篇文章将为大家详细讲解有关如何使用Python绘制3D图形，文章内容质量较高，因此小编分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后对相关知识有一定的了解。

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python主要应用领域有哪些

1、云计算，典型应用OpenStack。2、WEB前端开发，众多大型网站均为Python开发。3.人工智能应用，基于大数据分析和深度学习而发展出来的人工智能本质上已经无法离开python。4、系统运维工程项目，自动化运维的标配就是python+Django/flask。5、金融理财分析，量化交易，金融分析。6、大数据分析。

1、3D表面形状的绘制

from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D 
import matplotlib.pyplot as plt 
import numpy as np 
 
fig = plt.figure() 
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') 
 
# Make data 
u = np.linspace(0, 2 * np.pi, 100) 
v = np.linspace(0, np.pi, 100) 
x = 10 * np.outer(np.cos(u), np.sin(v)) 
y = 10 * np.outer(np.sin(u), np.sin(v)) 
z = 10 * np.outer(np.ones(np.size(u)), np.cos(v)) 
 
# Plot the surface 
ax.plot_surface(x, y, z, color='b') 
 
plt.show()

球表面，结果如下：

2、3D直线（曲线）的绘制

import matplotlib as mpl 
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D 
import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 
 
mpl.rcParams['legend.fontsize'] = 10 
 
fig = plt.figure() 
ax = fig.gca(projection='3d') 
theta = np.linspace(-4 * np.pi, 4 * np.pi, 100) 
z = np.linspace(-2, 2, 100) 
r = z**2 + 1 
x = r * np.sin(theta) 
y = r * np.cos(theta) 
ax.plot(x, y, z, label='parametric curve') 
ax.legend() 
 
plt.show()

这段代码用于绘制一个螺旋状3D曲线，结果如下：

3、绘制3D轮廓

from mpl_toolkits.mplot3d import axes3d 
import matplotlib.pyplot as plt 
from matplotlib import cm 
 
fig = plt.figure() 
ax = fig.gca(projection='3d') 
X, Y, Z = axes3d.get_test_data(0.05) 
cset = ax.contour(X, Y, Z, zdir='z', offset=-100, cmap=cm.coolwarm) 
cset = ax.contour(X, Y, Z, zdir='x', offset=-40, cmap=cm.coolwarm) 
cset = ax.contour(X, Y, Z, zdir='y', offset=40, cmap=cm.coolwarm) 
 
ax.set_xlabel('X') 
ax.set_xlim(-40, 40) 
ax.set_ylabel('Y') 
ax.set_ylim(-40, 40) 
ax.set_zlabel('Z') 
ax.set_zlim(-100, 100) 
 
plt.show()

绘制结果如下：

4、绘制3D直方图

from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D 
import matplotlib.pyplot as plt 
import numpy as np 
 
fig = plt.figure() 
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') 
x, y = np.random.rand(2, 100) * 4 
hist, xedges, yedges = np.histogram2d(x, y, bins=4, range=[[0, 4], [0, 4]]) 
 
# Construct arrays for the anchor positions of the 16 bars. 
# Note: np.meshgrid gives arrays in (ny, nx) so we use 'F' to flatten xpos, 
# ypos in column-major order. For numpy >= 1.7, we could instead call meshgrid 
# with indexing='ij'. 
xpos, ypos = np.meshgrid(xedges[:-1] + 0.25, yedges[:-1] + 0.25) 
xpos = xpos.flatten('F') 
ypos = ypos.flatten('F') 
zpos = np.zeros_like(xpos) 
 
# Construct arrays with the dimensions for the 16 bars. 
dx = 0.5 * np.ones_like(zpos) 
dy = dx.copy() 
dz = hist.flatten() 
 
ax.bar3d(xpos, ypos, zpos, dx, dy, dz, color='b', zsort='average') 
 
plt.show()

绘制结果如下：

5、绘制3D网状线

from mpl_toolkits.mplot3d import axes3d 
import matplotlib.pyplot as plt 
 
 
fig = plt.figure() 
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') 
 
# Grab some test data. 
X, Y, Z = axes3d.get_test_data(0.05) 
 
# Plot a basic wireframe. 
ax.plot_wireframe(X, Y, Z, rstride=10, cstride=10) 
 
plt.show()

绘制结果如下：

6、绘制3D三角面片图

from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D 
import matplotlib.pyplot as plt 
import numpy as np 
 
 
n_radii = 8 
n_angles = 36 
 
# Make radii and angles spaces (radius r=0 omitted to eliminate duplication). 
radii = np.linspace(0.125, 1.0, n_radii) 
angles = np.linspace(0, 2*np.pi, n_angles, endpoint=False) 
 
# Repeat all angles for each radius. 
angles = np.repeat(angles[..., np.newaxis], n_radii, axis=1) 
 
# Convert polar (radii, angles) coords to cartesian (x, y) coords. 
# (0, 0) is manually added at this stage, so there will be no duplicate 
# points in the (x, y) plane. 
x = np.append(0, (radii*np.cos(angles)).flatten()) 
y = np.append(0, (radii*np.sin(angles)).flatten()) 
 
# Compute z to make the pringle surface. 
z = np.sin(-x*y) 
 
fig = plt.figure() 
ax = fig.gca(projection='3d') 
 
ax.plot_trisurf(x, y, z, linewidth=0.2, antialiased=True) 
 
plt.show(

绘制结果如下：

7、绘制3D散点图

from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D 
import matplotlib.pyplot as plt 
import numpy as np 
 
 
def randrange(n, vmin, vmax): 
 ''''' 
 Helper function to make an array of random numbers having shape (n, ) 
 with each number distributed Uniform(vmin, vmax). 
 ''' 
 return (vmax - vmin)*np.random.rand(n) + vmin 
 
fig = plt.figure() 
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') 
 
n = 100 
 
# For each set of style and range settings, plot n random points in the box 
# defined by x in [23, 32], y in [0, 100], z in [zlow, zhigh]. 
for c, m, zlow, zhigh in [('r', 'o', -50, -25), ('b', '^', -30, -5)]: 
 xs = randrange(n, 23, 32) 
 ys = randrange(n, 0, 100) 
 zs = randrange(n, zlow, zhigh) 
 ax.scatter(xs, ys, zs, c=c, marker=m) 
 
ax.set_xlabel('X Label') 
ax.set_ylabel('Y Label') 
ax.set_zlabel('Z Label') 
 
plt.show()

绘制结果如下：

8、绘制3D文字

from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D 
import matplotlib.pyplot as plt 
 
 
fig = plt.figure() 
ax = fig.gca(projection='3d') 
 
# Demo 1: zdir 
zdirs = (None, 'x', 'y', 'z', (1, 1, 0), (1, 1, 1)) 
xs = (1, 4, 4, 9, 4, 1) 
ys = (2, 5, 8, 10, 1, 2) 
zs = (10, 3, 8, 9, 1, 8) 
 
for zdir, x, y, z in zip(zdirs, xs, ys, zs): 
 label = '(%d, %d, %d), dir=%s' % (x, y, z, zdir) 
 ax.text(x, y, z, label, zdir) 
 
# Demo 2: color 
ax.text(9, 0, 0, "red", color='red') 
 
# Demo 3: text2D 
# Placement 0, 0 would be the bottom left, 1, 1 would be the top right. 
ax.text2D(0.05, 0.95, "2D Text", transform=ax.transAxes) 
 
# Tweaking display region and labels 
ax.set_xlim(0, 10) 
ax.set_ylim(0, 10) 
ax.set_zlim(0, 10) 
ax.set_xlabel('X axis') 
ax.set_ylabel('Y axis') 
ax.set_zlabel('Z axis') 
 
plt.show(

绘制结果如下：

9、3D条状图

from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D 
import matplotlib.pyplot as plt 
import numpy as np 
 
fig = plt.figure() 
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') 
for c, z in zip(['r', 'g', 'b', 'y'], [30, 20, 10, 0]): 
 xs = np.arange(20) 
 ys = np.random.rand(20) 
 
 # You can provide either a single color or an array. To demonstrate this, 
 # the first bar of each set will be colored cyan. 
 cs = [c] * len(xs) 
 cs[0] = 'c' 
 ax.bar(xs, ys, zs=z, zdir='y', color=cs, alpha=0.8) 
 
ax.set_xlabel('X') 
ax.set_ylabel('Y') 
ax.set_zlabel('Z') 
 
plt.show()

绘制结果如下：

以上所述是小编给大家介绍的python绘制3D图形，希望对大家有所帮助，如果大家有任何疑问请给我留言，小编会及时回复大

关于如何使用Python绘制3D图形就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，可以学到更多知识。如果觉得文章不错，可以把它分享出去让更多的人看到。

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当前题目：如何使用Python绘制3D图形-创新互联
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