弁言
三维图形在科学、工程、经济剖析等多个领域中扮演着重要角色，它们能够以直不雅观的办法展现繁芜数据构造，帮助我们更好地理解和解释数据间的关系。Matplotlib的mpl_toolkits.mplot3d模块为开拓者供应了一套强大的工具，使得在Python中绘制三维图形变得既大略又高效。
环境准备确保你的环境中已经安装了Matplotlib。如果没有安装，可以通过pip安装：
pip install matplotlib3D散点图（Scatter Plot）
3D散点图是最根本的三维图形之一，适宜展示三个变量间的关系。下面我们将通过一个大略的例子来演示如何创建3D散点图。
import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D# 创建一个3D坐标系fig = plt.figure()ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')# 天生随机数据np.random.seed(42)x = np.random.standard_normal(100)y = np.random.standard_normal(100)z = x y# 绘制3D散点图sc = ax.scatter(x, y, z, c=z, cmap='viridis') # 利用颜色映射表示z值# 添加坐标轴标签ax.set_xlabel('X axis')ax.set_ylabel('Y axis')ax.set_zlabel('Z axis')# 添加颜色条plt.colorbar(sc)plt.title('3D Scatter Plot')plt.show()
这段代码首先导入必要的库，并利用projection='3d'参数创建了一个3D坐标系。接着，天生了随机的X、Y、Z坐标数据，并利用这些数据点绘制散点图。c=z和cmap='viridis'确保了散点的颜色根据Z值变革，而plt.colorbar(sc)则添加了一个颜色条，帮助阐明颜色与Z值的关系。
表面图能够展示一个二维表面上的高度变革，常用于表示地形、温度分布等。下面，我们通过一个大略的函数来创建一个3D表面图。
import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom mpl_toolkits.mplot3d import Axes3Dfrom matplotlib import cm# 定义一个函数，用于打算x,y网格上的z值def fun(x, y): return np.sin(np.sqrt(x 2 + y 2))# 创建网格数据x = np.linspace(-5, 5, 100)y = np.linspace(-5, 5, 100)X, Y = np.meshgrid(x, y)Z = fun(X, Y)# 创建3D坐标系fig = plt.figure(figsize=(10, 7))ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')# 绘制3D表面图surf = ax.plot_surface(X, Y, Z, cmap=cm.coolwarm, linewidth=0, antialiased=False)# 添加颜色条fig.colorbar(surf, shrink=0.5, aspect=5)# 设置坐标轴标签ax.set_xlabel('X axis')ax.set_ylabel('Y axis')ax.set_zlabel('Z axis')plt.title('3D Surface Plot')plt.show()
这段代码中，我们定义了一个函数fun(x, y)来打算Z值，这个函数可以是任意繁芜的数学表达式。然后，通过np.meshgrid创建X和Y的网格，进而打算出对应的Z值数组。plot_surface函数用于绘制3D表面，个中cmap=cm.coolwarm指定了颜色映射方案，使得曲面颜色随高度变革，增强了视觉效果。
结语通过上述实例，我们学习了如何利用Matplotlib的mpl_toolkits.mplot3d模块创建3D散点图与表面图。3D图形不仅能够提升数据展示的直不雅观性，还能在科学研究、工程设计、数据剖析等多个领域发挥主要浸染。