Python matplotlib 3D图示例

首先使用 matplotlib 和 mpl_toolkits.mplot3d 绘制 3D 曲面图，具体步骤为：1. 用 np.linspace 和 np.meshgrid 创建二维网格数据；2. 计算对应 Z 值；3. 创建 projection='3d' 的坐标轴；4. 调用 ax.plot_surface 绘制曲面并设置颜色映射；5. 添加标题、坐标轴标签和颜色条；6. 使用 plt.show() 显示图形，该方法可扩展至 3D 散点图、曲线图和柱状图。

下面是一个使用 Python 的 matplotlib 绘制 3D 图的简单示例，展示如何绘制一个三维曲面图（3D surface plot）。这个例子使用了 mpl_toolkits.mplot3d 模块来支持 3D 绘图。

? 基本 3D 曲面图示例

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D  # Required for 3D plotting

# 创建数据
x = np.linspace(-5, 5, 100)
y = np.linspace(-5, 5, 100)
X, Y = np.meshgrid(x, y)
Z = np.sin(np.sqrt(X**2   Y**2))  # 示例函数：径向正弦

# 创建 3D 图像
fig = plt.figure(figsize=(8, 6))
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')

# 绘制曲面
surf = ax.plot_surface(X, Y, Z, cmap='viridis', edgecolor='none', alpha=0.9)

# 添加标题和标签
ax.set_title('3D Surface Plot of sin(r)')
ax.set_xlabel('X axis')
ax.set_ylabel('Y axis')
ax.set_zlabel('Z axis')

# 添加颜色条
fig.colorbar(surf, ax=ax, shrink=0.5, aspect=10)

# 显示图形
plt.show()

? 说明

• np.meshgrid: 将一维的 x 和 y 转换为二维网格，用于计算每个 (x, y) 点对应的 z 值。
• projection='3d': 启用 3D 坐标轴。
• plot_surface: 绘制 3D 曲面图，cmap 控制颜色映射。
• alpha: 控制透明度（可选）。
• colorbar: 显示高度（Z值）对应的颜色刻度。

? 其他常见 3D 图类型（简要示例）

1. 3D 散点图（Scatter Plot）

ax.scatter(X.flatten(), Y.flatten(), Z.flatten(), c=Z.flatten(), cmap='coolwarm', s=10)

2. 3D 曲线图（Line Plot）

t = np.linspace(0, 10, 100)
x = np.sin(t)
y = np.cos(t)
z = t
ax.plot(x, y, z, label='3D螺旋线')
ax.legend()

3. 3D 柱状图（Bar Plot）

x = y = np.arange(4)
xx, yy = np.meshgrid(x, y)
x, y = xx.ravel(), yy.ravel()
z = np.zeros_like(x)
dx = dy = 0.5 * np.ones_like(x)
dz = np.random.rand(16)
ax.bar3d(x, y, z, dx, dy, dz, shade=True)

✅ 小贴士

• 确保已安装 matplotlib：

  pip install matplotlib

• Axes3D 导入虽然在新版本中有时可省略，但显式导入更保险。
• 可通过 ax.view_init(elev, azim) 调整视角（仰角、方位角）。

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基本上就这些。这个例子足够帮你开始用 Matplotlib 做 3D 可视化了。不复杂但容易忽略细节，比如 meshgrid 和 projection='3d'。

以上是Python matplotlib 3D图示例的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！