Matplotlib 用 3D numpy 数组创建 3D 绘图

在数据可视化领域，Matplotlib 是最常用的 Python 绘图库之一。它提供了广泛的绘图功能，包括适用于各种数据类型的 2D 和 3D 绘图。在本文中，我们将使用 Matplotlib 创建 3D 绘图，需要基于 3D numy 数组。

阅读更多：Matplotlib 教程

Matplotlib 3D 绘图概述

Matplotlib 可以轻松生成 3D 绘图，代码很简单，甚至可以使用 Matplotlib 的 Pyplot 子模块。下面的代码展示了如何绘制一个简单的 3D 图形。

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

# 生成数据
z = np.linspace(0, 1, 100)
x = z * np.sin(25 * z)
y = z * np.cos(25 * z)

ax = plt.axes(projection='3d')   # 定义一个 3D 坐标轴
ax.plot3D(x, y, z, 'gray')   # 绘制 3D 图形
ax.set_xlabel('X')
ax.set_ylabel('Y')
ax.set_zlabel('Z')
plt.show()

如果你运行这个脚本，你将得到一个类似于下面的 3D 图形：

如你所见，我们使用了 Matplotlib 的 mplot3d 模块中定义的 3D 坐标轴。为了绘制 3D 图形，我们可以使用在 3D 坐标轴上的“plot3D”函数来绘制曲线。由于我们有三个坐标轴，我们需要传递给该函数三个 numpy 数组，分别代表 x，y 和 z 坐标轴的值。

用 3D numpy 数组创建 3D 绘图

使用 3D numpy 数组创建 3D 绘图的过程是相似的。以下是一个简单地例子。

# 导入必要的库
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 创建一个 3D numpy 数组
X, Y, Z = np.zeros((4, 4, 4))
for i in range(4):
    for j in range(4):
        for k in range(4):
            X[i][j][k] = i
            Y[i][j][k] = j
            Z[i][j][k] = k

# 使用 Axes3D 创建一个 3D 坐标轴
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')

# 绘制 3D 图形
ax.plot_wireframe(X, Y, Z)

# 显示 3D 图形
plt.show()

运行上述代码，就可以生成一个包含 64 个数据点的简单 3D 绘图：

在这个例子中，我们使用了三个代表 X、Y 和 Z 坐标轴的 3D numpy 数组来创建一个简单的 3D 绘图。请注意，这个例子中的 numpy 数组的形状为 (4, 4, 4)，因此它包含 64 个数据点。

创建更复杂的 3D 绘图

以上示例是一个简单的 3D 绘图，但 Matplotlib 可以更进一步，绘制出更复杂的 3D 绘图。例如，在下面的示例中，我们将绘制包含 2500 个数据点的 3D 图形：

import mpl_toolkits.mplot3d.axes3d as p3
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 生成数据
alpha = 0.7
phi_ext = 2 * np.pi * 0.5
delta = 0.1
def Splt.show()

在这个示例中，我们创建了一个含有 2500 个点的 3D 绘图。这个绘图是在一个复杂的函数 S(X1，X2，X3) 的基础上创建的。该函数包含了基本的 3D 数学和物理概念。

这个绘图的代码可能比我们前面的示例要复杂，但是 Matplotlib 可以很容易地绘制出更加复杂的 3D 图形。