如何使用Python繪制3D圖形

這篇文章將為大家詳細講解有關如何使用Python繪制3D圖形，文章內容質量較高，因此小編分享給大家做個參考，希望大家閱讀完這篇文章后對相關知識有一定的了解。

python主要應用領域有哪些

1、云計算，典型應用OpenStack。2、WEB前端開發，眾多大型網站均為Python開發。3.人工智能應用，基于大數據分析和深度學習而發展出來的人工智能本質上已經無法離開python。4、系統運維工程項目，自動化運維的標配就是python+Django/flask。5、金融理財分析，量化交易，金融分析。6、大數據分析。

1、3D表面形狀的繪制

from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D 
import matplotlib.pyplot as plt 
import numpy as np 
 
fig = plt.figure() 
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') 
 
# Make data 
u = np.linspace(0, 2 * np.pi, 100) 
v = np.linspace(0, np.pi, 100) 
x = 10 * np.outer(np.cos(u), np.sin(v)) 
y = 10 * np.outer(np.sin(u), np.sin(v)) 
z = 10 * np.outer(np.ones(np.size(u)), np.cos(v)) 
 
# Plot the surface 
ax.plot_surface(x, y, z, color='b') 
 
plt.show()

球表面，結果如下：

2、3D直線（曲線）的繪制

import matplotlib as mpl 
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D 
import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 
 
mpl.rcParams['legend.fontsize'] = 10 
 
fig = plt.figure() 
ax = fig.gca(projection='3d') 
theta = np.linspace(-4 * np.pi, 4 * np.pi, 100) 
z = np.linspace(-2, 2, 100) 
r = z**2 + 1 
x = r * np.sin(theta) 
y = r * np.cos(theta) 
ax.plot(x, y, z, label='parametric curve') 
ax.legend() 
 
plt.show()

這段代碼用于繪制一個螺旋狀3D曲線，結果如下：

3、繪制3D輪廓

from mpl_toolkits.mplot3d import axes3d 
import matplotlib.pyplot as plt 
from matplotlib import cm 
 
fig = plt.figure() 
ax = fig.gca(projection='3d') 
X, Y, Z = axes3d.get_test_data(0.05) 
cset = ax.contour(X, Y, Z, zdir='z', offset=-100, cmap=cm.coolwarm) 
cset = ax.contour(X, Y, Z, zdir='x', offset=-40, cmap=cm.coolwarm) 
cset = ax.contour(X, Y, Z, zdir='y', offset=40, cmap=cm.coolwarm) 
 
ax.set_xlabel('X') 
ax.set_xlim(-40, 40) 
ax.set_ylabel('Y') 
ax.set_ylim(-40, 40) 
ax.set_zlabel('Z') 
ax.set_zlim(-100, 100) 
 
plt.show()

繪制結果如下：

4、繪制3D直方圖

from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D 
import matplotlib.pyplot as plt 
import numpy as np 
 
fig = plt.figure() 
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') 
x, y = np.random.rand(2, 100) * 4 
hist, xedges, yedges = np.histogram2d(x, y, bins=4, range=[[0, 4], [0, 4]]) 
 
# Construct arrays for the anchor positions of the 16 bars. 
# Note: np.meshgrid gives arrays in (ny, nx) so we use 'F' to flatten xpos, 
# ypos in column-major order. For numpy >= 1.7, we could instead call meshgrid 
# with indexing='ij'. 
xpos, ypos = np.meshgrid(xedges[:-1] + 0.25, yedges[:-1] + 0.25) 
xpos = xpos.flatten('F') 
ypos = ypos.flatten('F') 
zpos = np.zeros_like(xpos) 
 
# Construct arrays with the dimensions for the 16 bars. 
dx = 0.5 * np.ones_like(zpos) 
dy = dx.copy() 
dz = hist.flatten() 
 
ax.bar3d(xpos, ypos, zpos, dx, dy, dz, color='b', zsort='average') 
 
plt.show()

繪制結果如下：

5、繪制3D網狀線

from mpl_toolkits.mplot3d import axes3d 
import matplotlib.pyplot as plt 
 
 
fig = plt.figure() 
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') 
 
# Grab some test data. 
X, Y, Z = axes3d.get_test_data(0.05) 
 
# Plot a basic wireframe. 
ax.plot_wireframe(X, Y, Z, rstride=10, cstride=10) 
 
plt.show()

繪制結果如下：

6、繪制3D三角面片圖

from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D 
import matplotlib.pyplot as plt 
import numpy as np 
 
 
n_radii = 8 
n_angles = 36 
 
# Make radii and angles spaces (radius r=0 omitted to eliminate duplication). 
radii = np.linspace(0.125, 1.0, n_radii) 
angles = np.linspace(0, 2*np.pi, n_angles, endpoint=False) 
 
# Repeat all angles for each radius. 
angles = np.repeat(angles[..., np.newaxis], n_radii, axis=1) 
 
# Convert polar (radii, angles) coords to cartesian (x, y) coords. 
# (0, 0) is manually added at this stage, so there will be no duplicate 
# points in the (x, y) plane. 
x = np.append(0, (radii*np.cos(angles)).flatten()) 
y = np.append(0, (radii*np.sin(angles)).flatten()) 
 
# Compute z to make the pringle surface. 
z = np.sin(-x*y) 
 
fig = plt.figure() 
ax = fig.gca(projection='3d') 
 
ax.plot_trisurf(x, y, z, linewidth=0.2, antialiased=True) 
 
plt.show(

繪制結果如下：

7、繪制3D散點圖

from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D 
import matplotlib.pyplot as plt 
import numpy as np 
 
 
def randrange(n, vmin, vmax): 
 ''''' 
 Helper function to make an array of random numbers having shape (n, ) 
 with each number distributed Uniform(vmin, vmax). 
 ''' 
 return (vmax - vmin)*np.random.rand(n) + vmin 
 
fig = plt.figure() 
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') 
 
n = 100 
 
# For each set of style and range settings, plot n random points in the box 
# defined by x in [23, 32], y in [0, 100], z in [zlow, zhigh]. 
for c, m, zlow, zhigh in [('r', 'o', -50, -25), ('b', '^', -30, -5)]: 
 xs = randrange(n, 23, 32) 
 ys = randrange(n, 0, 100) 
 zs = randrange(n, zlow, zhigh) 
 ax.scatter(xs, ys, zs, c=c, marker=m) 
 
ax.set_xlabel('X Label') 
ax.set_ylabel('Y Label') 
ax.set_zlabel('Z Label') 
 
plt.show()

繪制結果如下：

8、繪制3D文字

from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D 
import matplotlib.pyplot as plt 
 
 
fig = plt.figure() 
ax = fig.gca(projection='3d') 
 
# Demo 1: zdir 
zdirs = (None, 'x', 'y', 'z', (1, 1, 0), (1, 1, 1)) 
xs = (1, 4, 4, 9, 4, 1) 
ys = (2, 5, 8, 10, 1, 2) 
zs = (10, 3, 8, 9, 1, 8) 
 
for zdir, x, y, z in zip(zdirs, xs, ys, zs): 
 label = '(%d, %d, %d), dir=%s' % (x, y, z, zdir) 
 ax.text(x, y, z, label, zdir) 
 
# Demo 2: color 
ax.text(9, 0, 0, "red", color='red') 
 
# Demo 3: text2D 
# Placement 0, 0 would be the bottom left, 1, 1 would be the top right. 
ax.text2D(0.05, 0.95, "2D Text", transform=ax.transAxes) 
 
# Tweaking display region and labels 
ax.set_xlim(0, 10) 
ax.set_ylim(0, 10) 
ax.set_zlim(0, 10) 
ax.set_xlabel('X axis') 
ax.set_ylabel('Y axis') 
ax.set_zlabel('Z axis') 
 
plt.show(

繪制結果如下：

9、3D條狀圖

from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D 
import matplotlib.pyplot as plt 
import numpy as np 
 
fig = plt.figure() 
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') 
for c, z in zip(['r', 'g', 'b', 'y'], [30, 20, 10, 0]): 
 xs = np.arange(20) 
 ys = np.random.rand(20) 
 
 # You can provide either a single color or an array. To demonstrate this, 
 # the first bar of each set will be colored cyan. 
 cs = [c] * len(xs) 
 cs[0] = 'c' 
 ax.bar(xs, ys, zs=z, zdir='y', color=cs, alpha=0.8) 
 
ax.set_xlabel('X') 
ax.set_ylabel('Y') 
ax.set_zlabel('Z') 
 
plt.show()

繪制結果如下：

以上所述是小編給大家介紹的python繪制3D圖形，希望對大家有所幫助，如果大家有任何疑問請給我留言，小編會及時回復大

關于如何使用Python繪制3D圖形就分享到這里了，希望以上內容可以對大家有一定的幫助，可以學到更多知識。如果覺得文章不錯，可以把它分享出去讓更多的人看到。