Python：如何使用Python绘制3d图形？

我正在使用matplotlib来执行此操作

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

fig = plt.figure()
ax = Axes3D(fig)

x = [6,3,6,9,12,24]
y = [3,5,78,12,23,56]

ax.plot(x, y, zs=0, zdir='z', label='zs=0, zdir=z')

plt.show()

现在，这将构建一个在三维空间中水平的图形。如何使图形垂直，使其面向用户

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我想做的是构建多个这样的垂直图形，这些图形之间有一定距离，并且面向用户。

根据文档，您需要使用

ax.plot\u surface（x，y，z）

方法。更多信息和图表类型

以下方面应起作用：

x = [1,2,3]
y = [4,5,6]
z = [7,8,9]
data = zip(x,y,z)

#map data on the plane
X, Y = numpy.meshgrid(arange(0, max(x), 1), arange(0, max(y), 1))
Z = numpy.zeros((len(Y), len(X)), 'Float32')
for x_,y_,z_ in data:
  Z[x_, y_] = z_ #this should work, but only because x and y are integers
                 #and arange was done with a step of 1, starting from 0
fig = p.figure()
ax = p3.Axes3D(fig)
ax.plot_surface(X, Y, Z)

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英国石油公司的答案可能行得通，但有一个更简单的方法

当前图形在z轴上是“平坦”的，这就是为什么它是水平的。您希望它是垂直的，这意味着您希望它在y轴上是“平的”。这涉及到对代码的最小修改：

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

fig = plt.figure()
ax = Axes3D(fig)

x = [6,3,6,9,12,24]
y = [3,5,78,12,23,56]
# put 0s on the y-axis, and put the y axis on the z-axis
ax.plot(xs=x, ys=[0]*len(x), zs=y, zdir='z', label='ys=0, zdir=z')
plt.show()

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然后，您可以通过使用ys参数的不同值轻松获得多个这样的图形（例如，

ys=[2]*len（x）

会将图形稍微放在后面）。

Mayavi，特别是该模块，提供了强大的3D绘图功能，可以处理大型或复杂数据，在numpy阵列上应该很容易使用。

您可以使用view_init（）函数设置3d打印的视角。以下示例适用于matplotlib的1.1版

from mpl_toolkits.mplot3d import axes3d
import numpy as np
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt

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

x = [6,3,6,9,12,24]
y = [3,5,78,12,23,56]

ax.plot(x, y, zs=0, zdir='z', label='zs=0, zdir=z')
ax.view_init(90, -90)
plt.show()

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想想看，使用3D图形绘制2D数据不是有点愚蠢吗？我正在改变一个特定的参数alpha（不是x和y），并观察图表中alpha的各种值的变化