在Jupyter Notebook中使用3D图交互（Python&Matplotlib）

Jupyter Notebook是一个强大的交互式开发环境，天生适用于数据探索和可视化。而在利用Python语言进行数据可视化时，Matplotlib是一个经典的选择。Matplotlib提供了极多的可视化工具，其中3D图表的绘制也得到了良好的支持。而在Jupyter Notebook中添加一些交互式元素可让3D图表变得更加强大，更加易用。

在本篇文章中，将介绍如何在Jupyter Notebook中使用Matplotlib创建交互式的3D图表，且这份代码可应用于多种类型的3D图表。

步骤1：导入Matplotlib和Jupyter Notebook

首先需要导入Matplotlib模块和Jupyter Notebook本身，以便在Notebook中渲染图形。

import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline

步骤2：创建基本3D图表

要在Jupyter Notebook中创建3D图表，需要导入mpl_toolkits模块中的mplot3d。在导入该模块后，可以通过以下代码创建3D坐标系。以下示例代码中，将绘制一个立方体。

from mpl_toolkits import mplot3d
import numpy as np

# 数据（立方体的8个点）
x = np.array([0, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 0])
y = np.array([0, 0, 1, 1, 0, 0, 1, 1])
z = np.array([0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1])

# 创建3D坐标系
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')

# 绘制立方体
ax.plot_trisurf(x, y, z)

这段代码创建了一个立方体的8个点的坐标并创建了一个3D坐标系。最后，以三元组（x，y，z）的形式，使用ax.plot_trisurf ()函数将立方体绘制到坐标系上。

步骤3：添加交互式元素

要向3D图表中添加交互式元素，需要导入ipywidgets模块。ipywidgets是一个帮助创建交互式Python小部件的库。在导入该模块后，可以添加一个选择器，来选择要绘制的立方体的一个面。

from matplotlib.widgets import Button

from ipywidgets import interact

# 选择器
@interact(face=['-X', '+X', '-Y', '+Y', '-Z', '+Z'])
def plot(face):
    fig = plt.figure()
    ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')

    # 根据选择的面，划分为三元组
    if face == '-X':
        ax.plot_trisurf(z, y, 1 - x, cmap='viridis')
    if face == '+X':
        ax.plot_trisurf(z, y, x, cmap='viridis')
    if face == '-Y':
        ax.plot_trisurf(x, z, 1 - y, cmap='viridis')
    if face == '+Y':
        ax.plot_trisurf(x, z, y, cmap='viridis')
    if face == '-Z':
        ax.plot_trisurf(y, x, 1 - z, cmap='viridis')
    if face == '+Z':
        ax.plot_trisurf(y, x, z, cmap='viridis')

    plt.show()

该代码片段中，使用了一个选择器，并定义了一个可更新的plot函数，以便在所有可用交互选择中进行切换。在plot函数中，选择的面被分成三元组（x，y，z），并使用ax.plot_trisurf()函数来呈现3D图表。