Matplotlib 绘制3D图像

前文学习了三维的坐标系,就可以建立起一个三维的环境,只需要简单地往里面装入数据,就可以显示三维图像出来,比如像下图:

Matplotlib 绘制3D图像

在这个图里,Z轴的坐标是从-2到2,X轴和Y轴都是-4PI到4PI,这是一个旋转的曲线,在X轴和Y轴里按圆的角度在变化,而半径是随着高度按抛物线来变化:r = z**2 + 1。因此构造三个坐标轴的数据代码如下:

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)

有了三个坐标轴的数据,就需要使用绘图函数来画出曲线,曲线的名称跟2D里是一样的,只是内部的对象发生了变化,并且3D里的函数也可以绘制2D曲线,只是参数传入几个来决定。

这里使用的函数定义如下:

Axes3D.plot(self, xs, ys, *args, zdir='z', **kwargs)

  • xs:X轴的坐标数组,一维数组。

  • ys:Y轴的坐标数组,一维数组。

  • zs:Z轴的坐标值,可以是一个点,也可以是一维数组。

  • zdir:可选值:{'x', 'y', 'z'},默认:'z',当绘制二维数据时,选择那一个作为Z方向。

  • **kwargs:它的取值与matplotlib.axes.Axes.plot是一样的。

通过下面的例子来演示这个函数的一般使用:

import numpy as np

from matplotlib import pyplot as plt
from mpl_toolkits import mplot3d

plt.rcParams['legend.fontsize'] = 10
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(1,1,1, 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, label='parametric curve')
ax.legend()

plt.show()

接着下来修改Z轴只有一点的二维图像绘制,修改代码如下:

ax.plot(x, y, 1.0, label='parametric curve')

只是把上面的例子里z轴的值改为都等于1.0情况,绘图如下:

Matplotlib 绘制3D图像

可以看到只有等于Z轴为1这个平面里绘制了数据。

通过上面的函数定义可以看到,默认是选择Z轴作为向上的深度的方向轴,如果有时候数据是选择X轴作为向上的方向轴,那么就需要作如下修改:

ax.plot(x, y, 1.0, label='parametric curve', zdir = 'x')

这时绘出图案与上面的图案就翻转了90度:

Matplotlib 绘制3D图像

到这里就把这个三维的plot函数学习完成了。

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

plt.rcParams['legend.fontsize'] = 10

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(1,1,1, 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, 1.0, label='parametric curve', zdir = 'x')
ax.legend()

plt.show()

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