Python3.0科学计算学习之绘图（四）

绘制三维图：

mplot3d工具包提供了点、线、等值线、曲面和所有其他基本组件以及三维旋转缩放的三维绘图。

1.散点的三维数据图

from mpl_toolkits.mplot3d import axes3d                    #需要从mplot3d模块中导入axes 3d类型

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

fig=plt.figure()

ax=fig.gca(projection='3d')                                        #通过将关键字projection='3d'应用到坐标轴对象上来实现三维绘图

class1=0.6*np.random.standard_normal((200,3))

ax.plot(class1[:,0],class1[:,1],class1[:,2],'o')

class2=1.2*np.random.standard_normal((200,3))+np.array([5,4,0])

ax.plot(class2[:,0],class2[:,1],class2[:,2],'o')

class3=0.3*np.random.standard_normal((200,3))+np.array([0,3,2])

ax.plot(class3[:,0],class3[:,1],class3[:,2],'o')

                                                                        

2. 表面图（surface plots）

基本用法：ax.plot_surface(x,y,z,alpha=0.5)   

x，y，z：数据 color：表明颜色    cmap：图层

示例：

from mpl_toolkits.mplot3d import axes3d

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

fig=plt.figure()

ax=fig.gca(projection='3d')

x,y,z=axes3d.get_test_data(0.05)

ax.plot_surface(x,y,z,alpha=0.5)

                                                                                              

3. 线框图（wireframe plots）

基本用法：ax.plot_wireframe(x, y, z, *args, **kwargs)

• x,y,z：输入数据
• rstride:行步长
• cstride:列步长
• rcount:行数上限
• ccount:列数上限

示例：

from mpl_toolkits.mplot3d import axes3d

import matplotlib.pyplot as plt

fig=plt.figure()

ax=fig.gca(projection='3d')

x,y,z=axes3d.get_test_data(0.05)

ax.plot_wireframe(x,y,z,rstride=5,cstride=5)

ax.contour(x,y,z,zdir='z',offset=-100)               #等高线

ax.contour(x,y,z,zdir='x',offset=-40)

ax.contour(x,y,z,zdir='y',offset=40)

ax.set_xlim3d(-40,40)                                        #设置坐标轴极限的标准

ax.set_ylim3d(-40,40)

ax.set_zlim3d(-100,100)

ax.set_xlabel('x axis')                                      #设置标签的命令

ax.set_ylabel('y axis')

ax.set_zlabel('z axis')

#结果图：

                                                      

4. 散点绘制（scatter plots）

基本用法：ax.scatter(xs, ys, zs, s=20, c=none, depthshade=true, *args, *kwargs)

• xs,ys,zs：输入数据；
• s:scatter点的尺寸
• c:颜色，如c = 'r'就是红色；
• depthshase:透明化，true为透明，默认为true，false为不透明
• *args等为扩展变量，如maker = 'o'，则scatter结果为’o‘的形状

示例：

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 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()

#结果图如下：

                                                        

5.条形图（bar plots）

基本方法：ax.bar(left, height, zs=0, zdir='z', *args, **kwargs

• x，y，zs = z，数据
• zdir:条形图平面化的方向，具体可以对应代码理解

示例：

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)    

    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()    #结果图：