Matplotlib - 三维绘图(Dimensional)

尽管最初设计Matplotlib时仅考虑了二维绘图，但在更高版本的Matplotlib的二维显示之上仍构建了一些三维绘图实用程序，以提供一组用于三维数据可视化的工具。通过导入Matplotlib软件包随附的 mplot3d工具包启用三维图。

可以通过将关键字projection ='3d'传递给任何普通轴创建例程来创建三维轴。

from mpl_toolkits import mplot3d
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
fig=plt.figure()
ax=plt.axes(projection='3d')
z=np.linspace(0, 1, 100)
x=z * np.sin(20 * z)
y=z * np.cos(20 * z)
ax.plot3D(x, y, z, 'gray')
ax.set_title('3D line plot')
plt.show()

现在，无涯教程可以绘制各种三维图类型。最基本的三维图是根据(x，y，z)三元组创建的 3D线图。这可以使用ax.plot3D函数创建。

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3D散点图是使用 ax.scatter3D 函数生成的。

from mpl_toolkits import mplot3d
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
fig=plt.figure()
ax=plt.axes(projection='3d')
z=np.linspace(0, 1, 100)
x=z * np.sin(20 * z)
y=z * np.cos(20 * z)
c=x + y
ax.scatter(x, y, z, c=c)
ax.set_title('3d Scatter plot')
plt.show()