python中matlibplot如何繪制3D圖形-創(chuàng)新互聯(lián)

這篇文章主要介紹了python中matlibplot如何繪制3D圖形，具有一定借鑒價值，感興趣的朋友可以參考下，希望大家閱讀完這篇文章之后大有收獲，下面讓小編帶著大家一起了解一下。

創(chuàng)新互聯(lián)是一家集網(wǎng)站建設,新巴爾虎左企業(yè)網(wǎng)站建設,新巴爾虎左品牌網(wǎng)站建設,網(wǎng)站定制,新巴爾虎左網(wǎng)站建設報價,網(wǎng)絡營銷,網(wǎng)絡優(yōu)化,新巴爾虎左網(wǎng)站推廣為一體的創(chuàng)新建站企業(yè)，幫助傳統(tǒng)企業(yè)提升企業(yè)形象加強企業(yè)競爭力。可充分滿足這一群體相比中小企業(yè)更為豐富、高端、多元的互聯(lián)網(wǎng)需求。同時我們時刻保持專業(yè)、時尚、前沿，時刻以成就客戶成長自我，堅持不斷學習、思考、沉淀、凈化自己，讓我們?yōu)楦嗟钠髽I(yè)打造出實用型網(wǎng)站。

python matlibplot繪制3D圖形的具體代碼，供大家參考，具體內(nèi)容如下

1、散點圖使用scatter

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


# 生成3D示例數(shù)據(jù)

mu_vec1 = np.array([0,0,0]) # 均值向量
cov_mat1 = np.array([[1,0,0],[0,1,0],[0,0,1]]) # 協(xié)方差矩陣

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、直線使用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")


# 畫點

 

# 立方體里的點

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)


# 畫立方體

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是一種跨平臺的、具有解釋性、編譯性、互動性和面向?qū)ο蟮哪_本語言，其最初的設計是用于編寫自動化腳本，隨著版本的不斷更新和新功能的添加，常用于用于開發(fā)獨立的項目和大型項目。

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當前路徑：http://muchs.cn/article0/dcpioo.html

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