首先，我们需要导入matplotlib.pyplot、numpy库，并从mpl_toolkits.mplot3d中导入Axes3D模块。然后，创建一个figure对象，指定图形的大小为(20,10)。我们可以通过fig.add_subplot()方法在这个图形中创建一个子图来绘制图形。在子图1中：在子图2中：在子图3中：在子图4中：最后，使用plt.show()方法显示...
【Python进阶篇】绘制3D图形|Matplotlib|图解+代码实例
绘制三维图形
在先前章节，我们详细介绍了Matplotlib中的二维图形绘制方法。实际上，Matplotlib同样具备绘制三维图形的能力。为了实现这一功能，我们需要导入mpl_toolkits.mplot.3d.axes3d模块。在创建子图时，需要指定projection为3D。无论是绘制散点图、曲线图，还是添加文字注释，三维图形的绘制方法与二维图形基本一致，唯一的区别是多了一个维度。
code运行结果代码解析
在本例中，我们利用Matplotlib的三维绘图功能，共绘制了四种图形。前两个三维图形的绘制方法与二维绘图方法类似，这里不再赘述。
需要注意的是曲面图与条形图的绘制。在第三个三维曲面图中，meshgrid()函数对x、y进行了映射，将其处理成网格数据，然后才能对z轴坐标进行取样。
绘制三维条形图时，需要关注bar()函数中的参数。三维条形图可以看作是将多组二维条形图放置在同一坐标系下。
具体函数原型为：
其中参数left表示组的宽度，height表示条形图的高度，zs表示二维条形图的组数，zdir指定哪个坐标轴将充当z轴，多个二维条形图沿着该轴方向排列，从而形成三维效果。
首先，我们需要导入matplotlib.pyplot、numpy库，并从mpl_toolkits.mplot3d中导入Axes3D模块。
然后，创建一个figure对象，指定图形的大小为(20,10)。我们可以通过fig.add_subplot()方法在这个图形中创建一个子图来绘制图形。
在子图1中：
在子图2中：
在子图3中：
在子图4中：
最后，使用plt.show()方法显示图形。
至此，关于Matplotlib绘图的知识点讲解完毕。若想深入了解Matplotlib，建议经常查阅官方文档。多看技术API文档，多练习，本教程只是引入，让知识不再遥不可及。
下一期~2024-09-08
