在三維空間繪製點,線,面

1.繪製點

用scatter()散點繪製三維座標點

from matplotlib import pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
dot1 = [[0,0],[1,1,1],[
  2,2,2],[2,3],4]] # 得到五個點
plt.figure() # 得到畫面
ax1 = plt.axes(projection='3d')
ax1.set_xlim(0,5) # X軸，橫向向右方向
ax1.set_ylim(5,0) # Y軸,左向與X,Z軸互為垂直
ax1.set_zlim(0,5) # 豎向為Z軸
color1 = ['r','g','b','k','m']
marker1 = ['o','v','1','s','H']
i = 0
for x in dot1:
  ax1.scatter(x[0],x[1],x[2],c=color1[i],marker=marker1[i],linewidths=4) # 用散點函式畫點
  i += 1
plt.show()

2.繪製線

函式plot3D(xs,ys,*args,zdir=‘z',**kwargs),用於繪製三維座標的線，其引數使用說明如下.
（1）xs,zdir=‘z': 設定(x,y,z)座標值,為集合物件,是該函式與plot()的唯一區別.
(2) kwargs:接受鍵值對引數,使用方法同plot()

from matplotlib import pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import numpy as np
plt.figure()
ax = plt.subplot(111,projection='3d')
ax.set_xlim(0,20) # X軸，橫向向右方向
ax.set_ylim(20,Z軸互為垂直
ax.set_zlim(0,20) # 豎向為Z軸
z = np.linspace(0,4*np.pi,500)
x = 10*np.sin(z)
y = 10*np.cos(z)
ax.plot3D(x,z,'black') # 繪製黑色空間曲線
# ----------------------------------------------------------
z1 = np.linspace(0,500)
x1 = 5*np.sin(z1)
y1 = 5*np.cos(z1)
ax.plot3D(x1,y1,z1,'g--')   #繪製綠色空間虛曲線
#------------------------------------------------------------
ax.plot3D([0,18,[5,10],[0,5,'om-')  #繪製帶o折線
plt.show()

3.繪製面

3D 圖形需要的資料與等高線圖基本相同：X、Y 資料決定座標點，Z 軸資料決定 X、Y 座標點對應的高度。與等高線圖使用等高線來代表高度不同，3D 圖形將會以更直觀的形式來表示高度。
為了繪製 3D 圖形，需要呼叫 Axes3D 物件的 plot_surface()方法來完成。

from matplotlib import pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
from matplotlib import cm
import numpy as np
fig = plt.figure(figsize=(15,5))
ax = fig.add_subplot(131,projection='3d') # 第一個繪圖區
x = np.arange(1,50,1)
y = np.arange(1,1)
X,Y = np.meshgrid(x,y) # 將座標向量(x,y)變為座標矩陣(X,Y)


def Z(X,Y): # 自定義求Z向量的函式
  return X*0.2+Y*0.3+20


s1 = ax.plot_surface(X,Y,Z(X,Y),rstride=10,cstride=10,cmap=cm.jet,linewidth=1,antialiased=True)  #繪製面
ax.set_xlim3d(0,50)  #指定x軸座標值範圍
ax.set_ylim3d(0,50)  #指定y軸座標值範圍
ax.set_zlim3d(0,50)  #指定z軸座標值範圍 
fig.colorbar(s1,shrink=1,aspect=5)  
#------------------------------------------
ax1 = fig.add_subplot(132,projection='3d')  #第二個繪圖區
s2 = ax1.plot_surface(X,rstride=1,cstride=1,antialiased=False)  #繪製面
fig.colorbar(s2,shrink=0.5,aspect=5)
#--------------------------------------------
d = 0.05
x1 = np.arange(-4,4,d)
y1 = np.arange(-3,3,d)
X1,Y1 = np.meshgrid(x1,y1)
def Z1(X,Y):         #自定義求z向量的函式
  z1 = np.exp(-X**2-Y**2)
  z2 = np.exp(-(X-1)**2-(Y-1)**2)
  return (z2-z1)*2       #返回Z座標值
ax2 = fig.add_subplot(133,projection='3d')
s3 = ax2.plot_surface(X,antialiased=False)
fig.colorbar(s3,aspect=5)
plt.show()

到此這篇關於Python中三維座標空間繪製的實現的文章就介紹到這了,更多相關Python 三維座標空間內容請搜尋我們以前的文章或繼續瀏覽下面的相關文章希望大家以後多多支援我們！