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除了繪制經典的二維圖表外，matplotlib還支持繪制三維圖表，通過mplot3d工具可以實現，只需要在axes對象中指定projection參數為3d即可，常見的折線圖，散點圖，柱狀圖，等高線圖等都可以進行三維圖表的繪制，只需要同時提供x,y,z三個坐標軸對應的值即可，下面來看下具體用法

1.?折線圖

示例如下

>>> import numpy as np >>> import matplotlib.pyplot as plt >>> fig = plt.figure() >>> ax = plt.axes(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) [<mpl_toolkits.mplot3d.art3d.Line3D object at 0x095412C8>] >>> plt.show()

輸出結果如下

2.?散點圖

示例如下

>>> fig = plt.figure() >>> ax = plt.axes(projection='3d') >>> for?mark,start, end in?(['o', 10, 20], ['^', 5, 30]): ... ????xs = np.random.choice(np.arange(23, 32), 50) ... ????ys = np.random.choice(np.arange(0, 100), 50) ... ????zs = np.random.choice(np.arange(start, end), 50) ... ????ax.scatter(xs, ys, zs, marker=mark) ... >>> plt.show()

?輸出結果如下

3.?柱狀圖

示例如下

>>> fig = plt.figure() >>> ax = plt.axes(projection='3d') >>> yticks = [3, 2, 1] >>> for?i in?yticks: ... x = np.arange(10) ... y = np.random.rand(10) ... ax.bar(x, y, zs=i, zdir='y') ... <BarContainer object of 10 artists> <BarContainer object of 10 artists> <BarContainer object of 10 artists> >>> plt.show()

輸出結果如下

4.?熱圖

示例如下

>>> fig = plt.figure() >>> ax = plt.axes(projection='3d') >>> X = np.arange(-5, 5, 0.25) >>> Y = np.arange(-5, 5, 0.25) >>> X, Y = np.meshgrid(X, Y) >>> R = np.sqrt(X ** 2 + Y ** 2) >>> Z = np.sin(R) >>> ax.plot_surface(X, Y, Z, cmap = 'RdBu') <mpl_toolkits.mplot3d.art3d.Poly3DCollection object at 0x00A66D48> >>> plt.show()

輸出結果如下

除了以上基本類型外，matplotlib還支持更多的3D圖表類型，具體用法請查看官方文檔。

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的使用matplotlib绘制3D图表的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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