Python数据分析之Matplotlib 3D图怎么实现

这篇文章主要讲解了"Python数据分析之Matplotlib 3D图怎么实现"，文中的讲解内容简单清晰，易于学习与理解，下面请大家跟着小编的思路慢慢深入，一起来研究和学习"Python数据分析之Matplotlib 3D图怎么实现"吧！

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：

from mpl_toolkits import mplot3d

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：

import matplotlib.pyplot as pltfrom mpl_toolkits import mplot3dfig = 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：

import numpy as npz = 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。

感谢各位的阅读，以上就是"Python数据分析之Matplotlib 3D图怎么实现"的内容了，经过本文的学习后，相信大家对Python数据分析之Matplotlib 3D图怎么实现这一问题有了更深刻的体会，具体使用情况还需要大家实践验证。这里是，小编将为大家推送更多相关知识点的文章，欢迎关注！