Python数据分析之Matplotlib 3D图怎么实现
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Matplotlib 提供了mpl_toolkits.mplot3d工具包来进行3D图表的绘制,我们导入下简单使用如下:
from mpl_toolkits import mplot3d
通过以上代码导入后,可以传递参数projection='3d'给指定图表对象并将其类型设置为3D类型,如下:
import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits import mplot3d fig = plt.figure() # 创建子图对象,类型为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')
上面示例代码我们创建了子图对象,并把其类型设置为3D类型,并设置了坐标轴的标签及标签颜色,
结果输出如下:
可以看出,生成了一个三维的坐标轴,下面我们在这个三维的坐标轴中添加图表:
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()
结果输出如下:
其中plot3D()方法可以绘制3D的折线图,除此之外,还有scatter3D()绘制3D的散点图、bar3D()绘制3D的柱状图等,这些方法和绘制对应的2D图形方法的使用方式基本一致。
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