标签：绘图 href imp 如何 参数 建议 UNC 一个 选择
转自https://blog.csdn.net/eddy_zheng/article/details/48713449
python matplotlib模块，是扩展的MATLAB的一个绘图工具库。他可以绘制各种图形，可是最近最的一个小程序，得到一些三维的数据点图，就学习了下python中的matplotlib模块，如何绘制三维图形。
初学者，可能对这些第三方库安装有一定的小问题，对于一些安装第三方库经验较少的朋友，建议使用 Anaconda ，集成了很多第三库，基本满足大家的需求，下载地址，对应选择python 2.7 或是 3.5 的就可以了（PS：后面的demo是python2.7）：
https://www.continuum.io/downloads#windows
首先提醒注意，以下两个函数的区别：
ax.plot_surface(X, Y, Z, rstride=1, cstride=1, cmap=‘rainbow‘) #绘面
1
和
ax.scatter(x[1000:4000],y[1000:4000],z[1000:4000],c=‘r‘) #绘点
1
1、绘制3D曲面图
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Thu Sep 24 16:17:13 2015
@author: Eddy_zheng
"""
from matplotlib import pyplot as plt
import numpy as np
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
fig = plt.figure()
ax = Axes3D(fig)
X = np.arange(-4, 4, 0.25)
Y = np.arange(-4, 4, 0.25)
X, Y = np.meshgrid(X, Y)
R = np.sqrt(X**2 + Y**2)
Z = np.sin(R)
# 具体函数方法可用 help(function) 查看，如：help(ax.plot_surface)
ax.plot_surface(X, Y, Z, rstride=1, cstride=1, cmap=‘rainbow‘)
plt.show()
效果:
2、绘制三维散点图
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Thu Sep 24 16:37:21 2015
@author: Eddy_zheng
"""
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
data = np.random.randint(0, 255, size=[40, 40, 40])
x, y, z = data[0], data[1], data[2]
ax = plt.subplot(111, projection=‘3d‘) # 创建一个三维的绘图工程
# 将数据点分成三部分画，在颜色上有区分度
ax.scatter(x[:10], y[:10], z[:10], c=‘y‘) # 绘制数据点
ax.scatter(x[10:20], y[10:20], z[10:20], c=‘r‘)
ax.scatter(x[30:40], y[30:40], z[30:40], c=‘g‘)
ax.set_zlabel(‘Z‘) # 坐标轴
ax.set_ylabel(‘Y‘)
ax.set_xlabel(‘X‘)
plt.show()
效果：
上面就是学习区分了下两个函数，当时还被小困惑了下，希望对大家有所帮助。其实里面还有好多参数设置，比如说改变颜色，包括绘制点图的点的形状等都是可以改变的，有需要的大家可以自己看看这个函数，学习下(help(对应的function))。
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原文链接：https://blog.csdn.net/eddy_zheng/article/details/48713449
python matplotlib模块——绘制三维图形、三维数据散点图（转）
标签：绘图 href imp 如何 参数 建议 UNC 一个 选择
原文地址：https://www.cnblogs.com/ffaiss/p/11757588.html
