python matlibplot绘制3D图形

yipeiwu_com6年前Python基础

本文实例为大家分享了python matlibplot绘制3D图形的具体代码,供大家参考,具体内容如下

1、散点图使用scatter

from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt


# 生成3D示例数据

mu_vec1 = np.array([0,0,0]) # 均值向量
cov_mat1 = np.array([[1,0,0],[0,1,0],[0,0,1]]) # 协方差矩阵

class1_sample = np.random.multivariate_normal(mu_vec1, cov_mat1, 20)
class2_sample = np.random.multivariate_normal(mu_vec1 + 1, cov_mat1, 20)
class3_sample = np.random.multivariate_normal(mu_vec1 + 2, cov_mat1, 20)


# class1_sample.shape -> (20, 3), 20 rows, 3 columns


fig = plt.figure(figsize=(8,8))
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')

ax.scatter(class1_sample[:,0], class1_sample[:,1], class1_sample[:,2],
   marker='x', color='blue', s=40, label='class 1')
ax.scatter(class2_sample[:,0], class2_sample[:,1], class2_sample[:,2],
   marker='o', color='green', s=40, label='class 2')
ax.scatter(class3_sample[:,0], class3_sample[:,1], class3_sample[:,2],
   marker='^', color='red', s=40, label='class 3')

ax.set_xlabel('variable X')
ax.set_ylabel('variable Y')
ax.set_zlabel('variable Z')

plt.title('3D Scatter Plot')

plt.show()

2、直线使用plot3D

from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from itertools import product, combinations
fig = plt.figure(figsize=(7,7))
ax = fig.gca(projection='3d')
ax.set_aspect("equal")


# 画点

 

# 立方体里的点

X_inside = np.array([[0,0,0],[0.2,0.2,0.2],[0.1, -0.1, -0.3]])

X_outside = np.array([[-1.2,0.3,-0.3],[0.8,-0.82,-0.9],[1, 0.6, -0.7],
      [0.8,0.7,0.2],[0.7,-0.8,-0.45],[-0.3, 0.6, 0.9],
      [0.7,-0.6,-0.8]])

for row in X_inside:
 ax.scatter(row[0], row[1], row[2], color="r", s=50, marker='^')

for row in X_outside:
 ax.scatter(row[0], row[1], row[2], color="k", s=50)


# 画立方体

h = [-0.5, 0.5]
for s, e in combinations(np.array(list(product(h,h,h))), 2):
 if np.sum(np.abs(s-e)) == h[1]-h[0]:
  ax.plot3D(*zip(s,e), color="g")

ax.set_xlim(-1.5, 1.5)
ax.set_ylim(-1.5, 1.5)
ax.set_zlim(-1.5, 1.5)

plt.show()

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持【听图阁-专注于Python设计】。

相关文章

Python数据可视化:泊松分布详解

Python数据可视化:泊松分布详解

一个服从泊松分布的随机变量X,表示在具有比率参数(rate parameter)λ的一段固定时间间隔内,事件发生的次数。参数λ告诉你该事件发生的比率。随机变量X的平均值和方差都是λ。...

python+selenium 点击单选框-radio的实现方法

例子:以百度文库中选择文档的类型为例 问题一:遍历点击所有文档类型的单选框 # coding=utf-8 from selenium import webdriver from t...

tensorflow: 查看 tensor详细数值方法

问题 tensor详细数值 不能直接print打印: import tensorflow as tf x = tf.constant(1) print x 输出: Tensor...

Python实现字符型图片验证码识别完整过程详解

Python实现字符型图片验证码识别完整过程详解

1摘要 验证码是目前互联网上非常常见也是非常重要的一个事物,充当着很多系统的防火墙功能,但是随时OCR技术的发展,验证码暴露出来的安全问题也越来越严峻。本文介绍了一套字符验证码识别的完整...

python编程实现随机生成多个椭圆实例代码

python编程实现随机生成多个椭圆实例代码

椭圆演示: 代码示例: import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from matplotlib.patches imp...