从3D NumPy数组中创建Matplotlib中的3D图

在数据可视化方面，Matplotlib是一个非常受欢迎的Python库。它能够绘制多种类型的图表，包括2D和3D图。而对于3D图，如果数据是以3D NumPy数组的形式存在，我们可以方便地利用Matplotlib来创建3D图。

如何创建3D NumPy数组

首先，我们需要知道如何创建3D NumPy数组。在Python中，我们可以通过numpy库来轻松创建3D数组。下面来演示一下如何创建一个形状为(2,3,4)的3D数组。

import numpy as np

arr = np.arange(24).reshape((2,3,4))
print(arr)

运行这段代码，我们可以得到以下输出结果：

[[[ 0  1  2  3]
  [ 4  5  6  7]
  [ 8  9 10 11]]

 [[12 13 14 15]
  [16 17 18 19]
  [20 21 22 23]]]

这个3D数组arr是由两个2D数组组成的，每个2D数组的形状都是(3,4)。

用Matplotlib创建3D图

现在我们已经知道如何创建一个3D数组，接下来让我们看看如何使用Matplotlib来创建一个3D图。

import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits import mplot3d

fig = plt.figure()
ax = plt.axes(projection="3d")

x = np.arange(0, 3, 1)
y = np.arange(0, 3, 1)
z = np.arange(0, 3, 1)

x, y, z = np.meshgrid(x, y, z)

ax.scatter3D(x, y, z, c='r', marker='o')
ax.set_xlabel('X Label')
ax.set_ylabel('Y Label')
ax.set_zlabel('Z Label')
plt.show()

首先，我们需要导入Matplotlib库，并从mpl_toolkits中导入mplot3d模块，这个模块提供了在3D图上绘制散点图的功能。

接着，我们创建一个图形实例，然后使用projection=”3d”参数来标识我们需要创建一个3D图。接下来，我们需要创建坐标轴。在这个例子中，我们需要创建x、y、z三维坐标轴，我们可以通过numpy中的meshgrid函数来创建这些坐标轴。

最后，我们使用scatter3D函数来在3D图上绘制散点图。我们可以设置颜色、标记、标签等参数。最终，我们可以看到一个简单的3D散点图。

示例

下面来看一个更加实际的例子，我们将创建一个形状为(10,10,10)的3D数组，并在3D图上绘制这个数组的等值面。具体代码如下：

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

# 创建3D数组
arr = np.random.rand(10,10,10)

# 创建3D图
fig = plt.figure(figsize=(10,10))
ax = Axes3D(fig)

# 绘制等值面
x, y, z = np.arange(10), np.arange(10), np.arange(10)
X, Y, Z = np.meshgrid(x, y, z)
ax.contour3D(X, Y, Z, arr, cmap='cool')

# 添加坐标轴标签
ax.set_xlabel('X')
ax.set_ylabel('Y')
ax.set_zlabel('Z')

# 显示图形
plt.show()

在这个例子中，我们创建了一个形状为(10,10,10)的3D数组，然后创建了一个大小为(10,10)的Figure实例和一个大小为(10,10,10)的Axes3D对象。接着，我们使用contour3D函数绘制了这个数组的等值面，并通过cmap参数设置了颜色。最后，我们添加了坐标轴标签，并展示了图形。

结论

在这篇文章中，我们介绍了如何从3D NumPy数组中创建Matplotlib中的3D图。我们学习了如何创建一个3D数组，以及如何使用Matplotlib库来创建一个简单的散点图和一个等值面图。这些技术可以应用于许多数据可视化应用程序中。通过熟练掌握这些技术，我们可以更好地展示数据，使数据变得更加清晰、可读、可理解。