Python數(shù)據(jù)分析之?Matplotlib?3D圖詳情
最初我們介紹到 Matplotlib 可以繪制2D圖形，并且介紹了一些常見圖形的繪制方法，其實(shí)不僅可以繪制2D圖形，現(xiàn)在較新版本的 Matplotlib 加入了3D繪圖的工具包，已經(jīng)可以輕松地繪制3D圖形了，接下來就來介紹一下。
Matplotlib 提供了mpl_toolkits.mplot3d工具包來進(jìn)行3D圖表的繪制，我們導(dǎo)入下簡(jiǎn)單使用如下：
from mpl_toolkits import mplot3d
通過以上代碼導(dǎo)入后，可以傳遞參數(shù)projection='3d'給指定圖表對(duì)象并將其類型設(shè)置為3D類型，如下：
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits import mplot3d
fig = plt.figure()
# 創(chuàng)建子圖對(duì)象，類型為3d
ax = fig.add_subplot(projection='3d')
ax.set_xlabel('X', color='r')
ax.set_ylabel('Y', corlor='g')
ax.set_zlabel('Z', corlor='b')上面示例代碼我們創(chuàng)建了子圖對(duì)象，并把其類型設(shè)置為3D類型，并設(shè)置了坐標(biāo)軸的標(biāo)簽及標(biāo)簽顏色，
結(jié)果輸出如下：
可以看出，生成了一個(gè)三維的坐標(biāo)軸，下面我們?cè)谶@個(gè)三維的坐標(biāo)軸中添加圖表：
import numpy as np z = np.linspace(0, 45, 100) x = z * np.sin(z) y = z * np.cos(z) ax.plot3D(x, y, z, '#800080') plt.show()
結(jié)果輸出如下：
其中plot3D()方法可以繪制3D的折線圖，除此之外，還有scatter3D()繪制3D的散點(diǎn)圖、bar3D()繪制3D的柱狀圖等，這些方法和繪制對(duì)應(yīng)的2D圖形方法的使用方式基本一致。
到此這篇關(guān)于Python數(shù)據(jù)分析 Matplotlib 3D圖的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python 3D圖內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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