Python數據分析 Matplotlib 3D圖

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最初我們介紹到 Matplotlib 可以繪制2D圖形，並且介紹瞭一些常見圖形的繪制方法，其實不僅可以繪制2D圖形，現在較新版本的 Matplotlib 加入瞭3D繪圖的工具包，已經可以輕松地繪制3D圖形瞭，接下來就來介紹一下。

Matplotlib 提供瞭mpl_toolkits.mplot3d工具包來進行3D圖表的繪制，我們導入下簡單使用如下：

from mpl_toolkits import mplot3d

通過以上代碼導入後，可以傳遞參數projection='3d'給指定圖表對象並將其類型設置為3D類型，如下：

import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits import mplot3d
fig = plt.figure()
# 創建子圖對象，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建瞭子圖對象，並把其類型設置為3D類型，並設置瞭坐標軸的標簽及標簽顏色，

結果輸出如下：

可以看出，生成瞭一個三維的坐標軸，下面我們在這個三維的坐標軸中添加圖表：

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()

結果輸出如下：

g

其中plot3D()方法可以繪制3D的折線圖，除此之外，還有scatter3D()繪制3D的散點圖、bar3D()繪制3D的柱狀圖等，這些方法和繪制對應的2D圖形方法的使用方式基本一致。

到此這篇關於Python數據分析 Matplotlib 3D圖的文章就介紹到這瞭,更多相關Python 3D圖內容請搜索LevelAH以前的文章或繼續瀏覽下面的相關文章希望大傢以後多多支持LevelAH！

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