Matplotlib库学习之mpl_toolkits.mplot3d.Axes3D函数
一、简介
mpl_toolkits.mplot3d.Axes3D 是 Matplotlib 的 mpl_toolkits.mplot3d 工具包中的一个类，用于创建三维坐标轴（3D Axes）。这个类继承自 matplotlib.axes.Axes，提供了在三维空间中绘制图形的能力，非常适合于科学计算和工程领域中的三维数据可视化。
二、语法和参数
mpl_toolkits.mplot3d.Axes3D 类的基本使用方式如下：
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
fig：一个matplotlib.figure.Figure实例。add_subplot：用于在图形上添加子图的方法。projection：指定子图的类型，对于三维坐标轴，应设置为'3d'。
三、实例
3.1 创建基本的三维坐标轴
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
# 创建一个新的图形
fig = plt.figure()
# 添加一个三维坐标轴
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
# 绘制三维线
ax.plot([1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9])
# 显示图形
plt.show()
输出：一个包含从点 (1,4,7) 到 (3,6,9) 的三维线条的窗口。
3.2 绘制三维散点图
# 使用相同的步骤创建三维坐标轴
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
# 绘制三维散点图
ax.scatter([1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9])
# 显示图形
plt.show()
输出：一个包含三个散点的窗口，散点位置分别为 (1,4,7)，(2,5,8) 和 (3,6,9)。
3.3 绘制三维曲面图
import numpy as np
# 创建 x, y 网格
x = y = np.linspace(-5, 5, 100)
x, y = np.meshgrid(x, y)
# 计算 z 值
z = np.sin(np.sqrt(x**2 + y**2))
# 创建一个新的图形和三维坐标轴
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
# 绘制三维曲面图
surf = ax.plot_surface(x, y, z, cmap='viridis')
# 添加颜色条
fig.colorbar(surf)
# 显示图形
plt.show()
输出：一个包含 sin(sqrt(x^2 + y^2)) 形状的三维曲面图的窗口，以及一个颜色条。
四、注意事项
- 在使用
Axes3D类之前，需要导入matplotlib.pyplot和mpl_toolkits.mplot3d。 projection='3d'参数是必需的，以确保创建的是三维坐标轴。- 三维坐标轴可以绘制多种三维图形，如线条、散点、曲面等。
- 与二维坐标轴相比，三维坐标轴增加了
ax.set_zlim([zmin, zmax])方法来设置 z 轴的范围，以及ax.set_zlabel('label')方法来设置 z 轴的标签。 - 在绘制三维图形时，性能可能会受到数据量大小的影响。对于非常大的数据集，可能需要优化或使用更高效的可视化方法。
