Matplotlib 3D的坐标系

前面学习了很多2D的图形绘制,但有时候也需要3D的图形来显示数据,这样会对数据的理解有帮助,当然也不是说所有数据使用3D显示就好过2D,还是需要根据实际情况来分析来2D或者3D。

matplotlib提供的3D数据显示的功能,也是比较强大,一般的数据显示是能够满足的。本文将开始进入3D数据显示功能的学习,如果你不想使用3D显示的功能,可以不必要看下去了。

为了简单起见,先来一个最简单的例子,如下图:

Matplotlib 3D的坐标系

跟2D的情况是一样,先要来学习3D的坐标系,然后才能在里面显示数据。上图就是一个最简单的3D坐标系,它是一个三维投影图,底下面两条是X轴和Y轴, 竖直方向的是Z轴。整个坐标系,可以通过鼠标来移动方向来观察数据。

由于matplotlib做了大量的工作,要显示这个三维的坐标系是非常简单的,只需要几行代码即可,首先要导入三维模块,如下:

from mpl_toolkits import mplot3d

因为需要向函数Figure.add_subplot传送一个参数来建立3D投影的坐标系,这个参数是projection = "3d",要识别这个参数必须导入mplot3d模块,才能使用。否则会提示如下出错:

Traceback (most recent call last):
File "D:\Python37\lib\site-packages\matplotlib\projections\__init__.py", line 58, in get_projection_class
return projection_registry.get_projection_class(projection)
File "D:\Python37\lib\site-packages\matplotlib\projections\__init__.py", line 25, in get_projection_class
return self._all_projection_types[name]
KeyError: '3d'
During handling of the above exception, another exception occurred:
Traceback (most recent call last):
File "D:/work/Matplotlib/src/plt_058.py", line 10, in <module>
ax = fig.add_subplot(1,1,1, projection = "3d")
File "D:\Python37\lib\site-packages\matplotlib\figure.py", line 1396, in add_subplot
self._process_projection_requirements(*args, **kwargs)
File "D:\Python37\lib\site-packages\matplotlib\figure.py", line 1120, in _process_projection_requirements
projection_class = projections.get_projection_class(projection)
File "D:\Python37\lib\site-packages\matplotlib\projections\__init__.py", line 60, in get_projection_class
raise ValueError("Unknown projection %r" % projection)
ValueError: Unknown projection '3d'

整个演示的例子如下:

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

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(1,1,1, projection = "3d")

plt.show()

在这个例子里,要注意add_subplot一定要添加三个1,或者“111”,否则是2D坐标系不能进行3D投影。如下:

import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits import mplot3d
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')

赞(1)
未经允许不得转载:极客笔记 » Matplotlib 3D的坐标系

评论 抢沙发

  • 昵称 (必填)
  • 邮箱 (必填)
  • 网址
Matplotlib 入门
Matplotlib 入门Matplotlib 安装之Linux操作系统Matplotlib 安装之Windows系统Matplotlib 安装之Mac OS X系统Matplotlib 安装之使用 Windows Installer安装程序Matplotlib 使用*.whl文件快速安装Matplotlib 绘图区域Matplotlib 设置绘图区域大小Matplotlib 网格线的颜色和刻度Matplotlib 坐标轴的标签和标题Matplotlib 指南Matplotlib pyplot指南
Matplotlib 几何图形
Matplotlib 画直线Matplotlib 图形失真Matplotlib 画圆弧示意图Matplotlib 用直线方式画圆Matplotlib 画椭圆示意图Matplotlib 画旋转向量示意图Matplotlib 使用patches绘制几何图形Matplotlib 使用模块patches的Wedge实现饼图Matplotlib 嵌套子图显示Matplotlib 两个子图显示
Matplotlib 颜色
Matplotlib 颜色Matplotlib 多边形颜色填充Matplotlib 不规则颜色填充Matplotlib 条件选择区域颜色填充
Matplotlib 坐标轴
Matplotlib 辅助指示坐标轴Matplotlib 公式显示Matplotlib 显示数学曲线Matplotlib 同一坐标里显示多条曲线Matplotlib 同一坐标里双Y轴显示Matplotlib 双Y轴显示时把图例显示到一起Matplotlib 三个Y轴显示Matplotlib 隐藏刻度方式显示三个Y轴Matplotlib 四个Y轴显示Matplotlib 一元线性回归显示Matplotlib X轴日期显示Matplotlib X轴年份采用四位显示Matplotlib X轴按小时显示Matplotlib X轴设置为弧度坐标Matplotlib X轴显示角度Matplotlib X轴显示特殊的标签Matplotlib 移动坐标轴位置Matplotlib 与数据区图像相对位置移动坐标轴位置
Matplotlib 函数
Matplotlib 函数plot 展现变量的趋势变化Matplotlib 函数plot 创建带文本标签的折线图Matplotlib 函数scatter 寻找变量之间的关系Matplotlib 函数xlim 设置x轴的数值显示范围Matplotlib 函数xlabel 设置x轴的标签文本Matplotlib 函数grid 绘制刻度线的网格线Matplotlib 函数axhline 绘制平行于x轴的水平参考线Matplotlib 函数axvspan 绘制垂直于x轴的参考区域Matplotlib 函数annotate 添加图形内容细节的指向型注释文本Matplotlib 函数text 添加图形内容细节的无指向型注释文本Matplotlib 函数title 添加图形内容的标题Matplotlib 函数legend 标示不同图形的文本标签图例Matplotlib 函数bar 用于绘制柱状图Matplotlib 函数barh 用于绘制条形图Matplotlib 函数hist 用于绘制直方图Matplotlib 函数pie 用于绘制饼图Matplotlib 函数polar 用于绘制极线图Matplotlib 函数scatter 用于绘制气泡图Matplotlib 函数stem 用于绘制棉棒图Matplotlib 函数boxplot 用于绘制箱线图Matplotlib 函数errorbar 用于绘制误差棒图Matplotlib 函数subplots和函数subplot区别
Matplotlib 动画和视频
Matplotlib ffmpeg安装Matplotlib 基本动画过程Matplotlib FuncAnimation方式创建动画Matplotlib ArtistAnimation方式创建动画Matplotlib 绘制一条螺旋曲线Matplotlib 输出gif文件Matplotlib 调用ImageMagick输出gif文件
Matplotlib 3D
Matplotlib 3D的坐标系Matplotlib 绘制3D图像
Matplotlib 导入导出
Matplotlib 保存绘图结果为PDF文件
Matplotlib 画线
Matplotlib 画线