大家可以先参考官方演示文档：
效果图：
|
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
|
'''==============3D scatterplot==============Demonstration of a basic scatterplot in 3D.'''import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npdef 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) + vminfig = plt.figure()ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')n = 100# For each set of style and range settings, plot n random points in the box# defined by x in [23, 32], y in [0, 100], z in [zlow, zhigh].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() |
以上是官网上的代码示例及演示结果，下面分享下本文代码示例。
本实例需要导入第三包：
|
1
2
|
import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D |
然后绘图：
|
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
|
ax = plt.figure().add_subplot(111, projection = '3d') #基于ax变量绘制三维图 #xs表示x方向的变量 #ys表示y方向的变量 #zs表示z方向的变量，这三个方向上的变量都可以用list的形式表示 #m表示点的形式，o是圆形的点，^是三角形（marker) #c表示颜色（color for short） ax.scatter(xs, ys, zs, c = 'r', marker = '^') #点为红色三角形 #设置坐标轴 ax.set_xlabel('X Label') ax.set_ylabel('Y Label') ax.set_zlabel('Z Label') #显示图像 plt.show() |
注：
上面的
|
1
|
ax = plt.figure().add_subplot(111, projection = '3d') |
是下面代码的略写
|
1
2
|
fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, projection = '3d') |
总结
以上就是本文关于matplotlib在python上绘制3D散点图实例详解的全部内容，希望对大家有所帮助。感兴趣的朋友可以继续参阅本站其他相关专题，如有不足之处，欢迎留言指出。感谢朋友们对本站的支持！
原文链接：http://blog.csdn.net/shiniantianlang/article/details/52893146
