Python数据分析之 Matplotlib 3D图
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南极星老奶奶
2024-09-21 01:05:20
最初我们介绍到 Matplotlib 可以绘制2D图形，并且介绍了一些常见图形的绘制方法，其实不仅可以绘制2D图形，现在较新版本的 Matplotlib 加入了3D绘图的工具包，已经可以轻松地绘制3D图形了，接下来就来介绍一下。
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：
frommpl_toolkitsimportmplot3d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：
importmatplotlib.pyplotaspltfrommpl_toolkitsimportmplot3dfig=plt.figure()#创建子图对象，类型为3dax=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：
importnumpyasnpz=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。
至此，Python 数据分析系列文章完结，数据分析三剑客Pandas、Numpy、Matplotlib大部分知识点也都介绍了，但是它们的知识点远不止于此，还有很多，可以通过它们的官方网站进行学习，一定有更多的收获，完结！
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