Matplotlib绘制3D线框图和曲面图

有两种画网格数据的三维图非常重要，就是线框图和曲面图。它们都是将网格数据映射成三维曲面，得到的三维形状非常容易可视化。下面是一个线框图示例：

fig = plt.figure() 
ax = plt.axes(projection='3d') 
ax.plot_wireframe(X, Y, Z, color='black') 
ax.set_title('wireframe')

曲面图与线框图类似，只不过线框图的每个面都是由多边形构成的。只要增加一个配色方案来填充这些多边形，就可以感受到可视化图形表面的拓扑结构了：

ax = plt.axes(projection='3d') 
ax.plot_surface(X, Y, Z, rstride=1, cstride=1, 
cmap='viridis', edgecolor='none') 
ax.set_title('surface')

需要注意的是，画曲面图需要二维数据，但可以不是直角坐标系（也可以用极坐标）。下面的示例创建了一个局部的极坐标网格（polar grid），当我们把它画成 surface3D 图形时，可以获得一种使用了切片的可视化效果：

r = np.linspace(0, 6, 20) 
theta = np.linspace(-0.9 * np.pi, 0.8 * np.pi, 40) 
r, theta = np.meshgrid(r, theta) 
X = r * np.sin(theta) 
Y = r * np.cos(theta) 
Z = f(X, Y) 
ax = plt.axes(projection='3d') 
ax.plot_surface(X, Y, Z, rstride=1, cstride=1, 
cmap='viridis', edgecolor='none')