用matplotlib绘制3D图形

制备

导入numpy进行数据处理，导入pyplot进行绘图，以及mpl_toolkits.mplot3d，因为它是3D的。

1 # 导包
2 from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
3 import matplotlib.pyplot as plt
4 import numpy as np

创建要绘制的数据

要绘制3D，需要准备2D数组以创建网格（2D网格）。
首先，使用range方法将x和y分别划分为一维区域。

x = np.arange(-3,3,0.25)
y = np.arange(-3,3,0.25)

使用meshgrid方法创建二维网格。该函数的返回值是对应于X和Y的矩阵，其中X是行中x的数组，Y是列中y的数组。

1 X, Y = np.meshgrid(x,y)
2 print("x=" ,x)
3 print("X=" ,X)
4 print("y=" ,y)
5 print("Y=" ,Y)

x= [-3.   -2.75 -2.5  -2.25 -2.   -1.75 -1.5  -1.25 -1.   -0.75 -0.5  -0.25
  0.    0.25  0.5   0.75  1.    1.25  1.5   1.75  2.    2.25  2.5   2.75]
X= [[-3.   -2.75 -2.5  -2.25 -2.   -1.75 -1.5  -1.25 -1.   -0.75 -0.5  -0.25
   0.    0.25  0.5   0.75  1.    1.25  1.5   1.75  2.    2.25  2.5   2.75]
 [-3.   -2.75 -2.5  -2.25 -2.   -1.75 -1.5  -1.25 -1.   -0.75 -0.5  -0.25
   0.    0.25  0.5   0.75  1.    1.25  1.5   1.75  2.    2.25  2.5   2.75]
 [-3.   -2.75 -2.5  -2.25 -2.   -1.75 -1.5  -1.25 -1.   -0.75 -0.5  -0.25
   0.    0.25  0.5   0.75  1.    1.25  1.5   1.75  2.    2.25  2.5   2.75]
 [-3.   -2.75 -2.5  -2.25 -2.   -1.75 -1.5  -1.25 -1.   -0.75 -0.5  -0.25
   0.    0.25  0.5   0.75  1.    1.25  1.5   1.75  2.    2.25  2.5   2.75]
 [-3.   -2.75 -2.5  -2.25 -2.   -1.75 -1.5  -1.25 -1.   -0.75 -0.5  -0.25
   0.    0.25  0.5   0.75  1.    1.25  1.5   1.75  2.    2.25  2.5   2.75]
 [-3.   -2.75 -2.5  -2.25 -2.   -1.75 -1.5  -1.25 -1.   -0.75 -0.5  -0.25
   0.    0.25  0.5   0.75  1.    1.25  1.5   1.75  2.    2.25  2.5   2.75]
 [-3.   -2.75 -2.5  -2.25 -2.   -1.75 -1.5  -1.25 -1.   -0.75 -0.5  -0.25
   0.    0.25  0.5   0.75  1.    1.25  1.5   1.75  2.    2.25  2.5   2.75]
 [-3.   -2.75 -2.5  -2.25 -2.   -1.75 -1.5  -1.25 -1.   -0.75 -0.5  -0.25
   0.    0.25  0.5   0.75  1.    1.25  1.5   1.75  2.    2.25  2.5   2.75]
 [-3.   -2.75 -2.5  -2.25 -2.   -1.75 -1.5  -1.25 -1.   -0.75 -0.5  -0.25
   0.    0.25  0.5   0.75  1.    1.25  1.5   1.75  2.    2.25  2.5   2.75]
 [-3.   -2.75 -2.5  -2.25 -2.   -1.75 -1.5  -1.25 -1.   -0.75 -0.5  -0.25
   0.    0.25  0.5   0.75  1.    1.25  1.5   1.75  2.    2.25  2.5   2.75]
 [-3.   -2.75 -2.5  -2.25 -2.   -1.75 -1.5  -1.25 -1.   -0.75 -0.5  -0.25
   0.    0.25  0.5   0.75  1.    1.25  1.5   1.75  2.    2.25  2.5   2.75]
 [-3.   -2.75 -2.5  -2.25 -2.   -1.75 -1.5  -1.25 -1.   -0.75 -0.5  -0.25
   0.    0.25  0.5   0.75  1.    1.25  1.5   1.75  2.    2.25  2.5   2.75]
 [-3.   -2.75 -2.5  -2.25 -2.   -1.75 -1.5  -1.25 -1.   -0.75 -0.5  -0.25
   0.    0.25  0.5   0.75  1.    1.25  1.5   1.75  2.    2.25  2.5   2.75]
 [-3.   -2.75 -2.5  -2.25 -2.   -1.75 -1.5  -1.25 -1.   -0.75 -0.5  -0.25
   0.    0.25  0.5   0.75  1.    1.25  1.5   1.75  2.    2.25  2.5   2.75]
 [-3.   -2.75 -2.5  -2.25 -2.   -1.75 -1.5  -1.25 -1.   -0.75 -0.5  -0.25
   0.    0.25  0.5   0.75  1.    1.25  1.5   1.75  2.    2.25  2.5   2.75]
 [-3.   -2.75 -2.5  -2.25 -2.   -1.75 -1.5  -1.25 -1.   -0.75 -0.5  -0.25
   0.    0.25  0.5   0.75  1.    1.25  1.5   1.75  2.    2.25  2.5   2.75]
 [-3.   -2.75 -2.5  -2.25 -2.   -1.75 -1.5  -1.25 -1.   -0.75 -0.5  -0.25
   0.    0.25  0.5   0.75  1.    1.25  1.5   1.75  2.    2.25  2.5   2.75]
 [-3.   -2.75 -2.5  -2.25 -2.   -1.75 -1.5  -1.25 -1.   -0.75 -0.5  -0.25
   0.    0.25  0.5   0.75  1.    1.25  1.5   1.75  2.    2.25  2.5   2.75]
 [-3.   -2.75 -2.5  -2.25 -2.   -1.75 -1.5  -1.25 -1.   -0.75 -0.5  -0.25
   0.    0.25  0.5   0.75  1.    1.25  1.5   1.75  2.    2.25  2.5   2.75]
 [-3.   -2.75 -2.5  -2.25 -2.   -1.75 -1.5  -1.25 -1.   -0.75 -0.5  -0.25
   0.    0.25  0.5   0.75  1.    1.25  1.5   1.75  2.    2.25  2.5   2.75]
 [-3.   -2.75 -2.5  -2.25 -2.   -1.75 -1.5  -1.25 -1.   -0.75 -0.5  -0.25
   0.    0.25  0.5   0.75  1.    1.25  1.5   1.75  2.    2.25  2.5   2.75]
 [-3.   -2.75 -2.5  -2.25 -2.   -1.75 -1.5  -1.25 -1.   -0.75 -0.5  -0.25
   0.    0.25  0.5   0.75  1.    1.25  1.5   1.75  2.    2.25  2.5   2.75]
 [-3.   -2.75 -2.5  -2.25 -2.   -1.75 -1.5  -1.25 -1.   -0.75 -0.5  -0.25
   0.    0.25  0.5   0.75  1.    1.25  1.5   1.75  2.    2.25  2.5   2.75]
 [-3.   -2.75 -2.5  -2.25 -2.   -1.75 -1.5  -1.25 -1.   -0.75 -0.5  -0.25
   0.    0.25  0.5   0.75  1.    1.25  1.5   1.75  2.    2.25  2.5   2.75]]
y= [-3.   -2.75 -2.5  -2.25 -2.   -1.75 -1.5  -1.25 -1.   -0.75 -0.5  -0.25
  0.    0.25  0.5   0.75  1.    1.25  1.5   1.75  2.    2.25  2.5   2.75]
Y= [[-3.   -3.   -3.   -3.   -3.   -3.   -3.   -3.   -3.   -3.   -3.   -3.
  -3.   -3.   -3.   -3.   -3.   -3.   -3.   -3.   -3.   -3.   -3.   -3.  ]
 [-2.75 -2.75 -2.75 -2.75 -2.75 -2.75 -2.75 -2.75 -2.75 -2.75 -2.75 -2.75
  -2.75 -2.75 -2.75 -2.75 -2.75 -2.75 -2.75 -2.75 -2.75 -2.75 -2.75 -2.75]
 [-2.5  -2.5  -2.5  -2.5  -2.5  -2.5  -2.5  -2.5  -2.5  -2.5  -2.5  -2.5
  -2.5  -2.5  -2.5  -2.5  -2.5  -2.5  -2.5  -2.5  -2.5  -2.5  -2.5  -2.5 ]
 [-2.25 -2.25 -2.25 -2.25 -2.25 -2.25 -2.25 -2.25 -2.25 -2.25 -2.25 -2.25
  -2.25 -2.25 -2.25 -2.25 -2.25 -2.25 -2.25 -2.25 -2.25 -2.25 -2.25 -2.25]
 [-2.   -2.   -2.   -2.   -2.   -2.   -2.   -2.   -2.   -2.   -2.   -2.
  -2.   -2.   -2.   -2.   -2.   -2.   -2.   -2.   -2.   -2.   -2.   -2.  ]
 [-1.75 -1.75 -1.75 -1.75 -1.75 -1.75 -1.75 -1.75 -1.75 -1.75 -1.75 -1.75
  -1.75 -1.75 -1.75 -1.75 -1.75 -1.75 -1.75 -1.75 -1.75 -1.75 -1.75 -1.75]
 [-1.5  -1.5  -1.5  -1.5  -1.5  -1.5  -1.5  -1.5  -1.5  -1.5  -1.5  -1.5
  -1.5  -1.5  -1.5  -1.5  -1.5  -1.5  -1.5  -1.5  -1.5  -1.5  -1.5  -1.5 ]
 [-1.25 -1.25 -1.25 -1.25 -1.25 -1.25 -1.25 -1.25 -1.25 -1.25 -1.25 -1.25
  -1.25 -1.25 -1.25 -1.25 -1.25 -1.25 -1.25 -1.25 -1.25 -1.25 -1.25 -1.25]
 [-1.   -1.   -1.   -1.   -1.   -1.   -1.   -1.   -1.   -1.   -1.   -1.
  -1.   -1.   -1.   -1.   -1.   -1.   -1.   -1.   -1.   -1.   -1.   -1.  ]
 [-0.75 -0.75 -0.75 -0.75 -0.75 -0.75 -0.75 -0.75 -0.75 -0.75 -0.75 -0.75
  -0.75 -0.75 -0.75 -0.75 -0.75 -0.75 -0.75 -0.75 -0.75 -0.75 -0.75 -0.75]
 [-0.5  -0.5  -0.5  -0.5  -0.5  -0.5  -0.5  -0.5  -0.5  -0.5  -0.5  -0.5
  -0.5  -0.5  -0.5  -0.5  -0.5  -0.5  -0.5  -0.5  -0.5  -0.5  -0.5  -0.5 ]
 [-0.25 -0.25 -0.25 -0.25 -0.25 -0.25 -0.25 -0.25 -0.25 -0.25 -0.25 -0.25
  -0.25 -0.25 -0.25 -0.25 -0.25 -0.25 -0.25 -0.25 -0.25 -0.25 -0.25 -0.25]
 [ 0.    0.    0.    0.    0.    0.    0.    0.    0.    0.    0.    0.
   0.    0.    0.    0.    0.    0.    0.    0.    0.    0.    0.    0.  ]
 [ 0.25  0.25  0.25  0.25  0.25  0.25  0.25  0.25  0.25  0.25  0.25  0.25
   0.25  0.25  0.25  0.25  0.25  0.25  0.25  0.25  0.25  0.25  0.25  0.25]
 [ 0.5   0.5   0.5   0.5   0.5   0.5   0.5   0.5   0.5   0.5   0.5   0.5
   0.5   0.5   0.5   0.5   0.5   0.5   0.5   0.5   0.5   0.5   0.5   0.5 ]
 [ 0.75  0.75  0.75  0.75  0.75  0.75  0.75  0.75  0.75  0.75  0.75  0.75
   0.75  0.75  0.75  0.75  0.75  0.75  0.75  0.75  0.75  0.75  0.75  0.75]
 [ 1.    1.    1.    1.    1.    1.    1.    1.    1.    1.    1.    1.
   1.    1.    1.    1.    1.    1.    1.    1.    1.    1.    1.    1.  ]
 [ 1.25  1.25  1.25  1.25  1.25  1.25  1.25  1.25  1.25  1.25  1.25  1.25
   1.25  1.25  1.25  1.25  1.25  1.25  1.25  1.25  1.25  1.25  1.25  1.25]
 [ 1.5   1.5   1.5   1.5   1.5   1.5   1.5   1.5   1.5   1.5   1.5   1.5
   1.5   1.5   1.5   1.5   1.5   1.5   1.5   1.5   1.5   1.5   1.5   1.5 ]
 [ 1.75  1.75  1.75  1.75  1.75  1.75  1.75  1.75  1.75  1.75  1.75  1.75
   1.75  1.75  1.75  1.75  1.75  1.75  1.75  1.75  1.75  1.75  1.75  1.75]
 [ 2.    2.    2.    2.    2.    2.    2.    2.    2.    2.    2.    2.
   2.    2.    2.    2.    2.    2.    2.    2.    2.    2.    2.    2.  ]
 [ 2.25  2.25  2.25  2.25  2.25  2.25  2.25  2.25  2.25  2.25  2.25  2.25
   2.25  2.25  2.25  2.25  2.25  2.25  2.25  2.25  2.25  2.25  2.25  2.25]
 [ 2.5   2.5   2.5   2.5   2.5   2.5   2.5   2.5   2.5   2.5   2.5   2.5
   2.5   2.5   2.5   2.5   2.5   2.5   2.5   2.5   2.5   2.5   2.5   2.5 ]
 [ 2.75  2.75  2.75  2.75  2.75  2.75  2.75  2.75  2.75  2.75  2.75  2.75
   2.75  2.75  2.75  2.75  2.75  2.75  2.75  2.75  2.75  2.75  2.75  2.75]]

此XY直接用于计算z。计算结果也是二维数组。

1 x = np.arange(-3, 3, 0.25)
2 y = np.arange(-3, 3, 0.25)
3 X, Y = np.meshgrid(x, y)
4 Z = np.sin(X)+ np.cos(Y)

创建图

首先，使用图形方法生成二维图形。然后使用Axes3D功能将其转换为3D版本。
之后，如果将预先计算的3D点序列X，Y，Z传递给3D图函数（例如plot），则可以

1 fig = plt.figure()
2 ax = Axes3D(fig)
3 ax.plot_wireframe(X,Y,Z)
4 plt.show()

到此为止的处理总结如下。

 1 from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
 2 import matplotlib.pyplot as plt
 3 import numpy as np
 4 
 5 x = np.arange(-3, 3, 0.25)
 6 y = np.arange(-3, 3, 0.25)
 7 X, Y = np.meshgrid(x, y)
 8 Z = np.sin(X)+ np.cos(Y)
 9 
10 fig = plt.figure()
11 ax = Axes3D(fig)
12 
13 # 线框
14 ax.plot_wireframe(X,Y,Z)
15 
16 # 表面
17 # ax.plot_surface(X, Y, Z, rstride=1, cstride=1)
18 
19 # 3D图
20 # ax.plot3D(np.ravel(X),np.ravel(Y),np.ravel(Z))
21 
22 # 轮廓
23 # ax.contour3D(X,Y,Z)
24 # ax.contourf3D(X,Y,Z)
25 
26 # 散点图
27 # ax.scatter3D(np.ravel(X),np.ravel(Y),np.ravel(Z))
28 
29 plt.show()

除了plot_wireframe，还有几个函数可以让您绘制各种图表。

线框

# ax.plot_wireframe(X,Y,Z)

表面

# ax.plot_surface(X, Y, Z, rstride=1, cstride=1)

3D图

plot3D是一个简单的函数，可以在三个维度上绘制给定的一维数组。由于X，Y，和Z是二维阵列，使用numpy的。拉威尔函数传递作为参数之前，将二维数组转换为一维阵列。如果绘制图形，则可以看到它们全部由一条直线相连。

# ax.plot3D(np.ravel(X),np.ravel(Y),np.ravel(Z))

轮廓

轮廓f3D是一种用相同颜色填充相同高度的函数。

# ax.contour3D(X,Y,Z)
# ax.contourf3D(X,Y,Z)

E:Anaconda3libsite-packages
umpycore\_asarray.py:136: VisibleDeprecationWarning: Creating an ndarray from ragged nested sequences (which is a list-or-tuple of lists-or-tuples-or ndarrays with different lengths or shapes) is deprecated. If you meant to do this, you must specify 'dtype=object' when creating the ndarray
  return array(a, dtype, copy=False, order=order, subok=True)

散点图

此方法绘制的点是三维尺寸而非直线。这也将转换为一维数组，然后传递给参数。

# ax.scatter3D(np.ravel(X),np.ravel(Y),np.ravel(Z))

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