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：