python&Matplotlib七：使用Matplotlib完成3D绘图

当使用Matplotlib绘制三维图表时，你可以使用mpl_toolkits.mplot3d模块来创建三维坐标轴，并使用相应的函数来绘制三维散点图、曲面图等。以下是一些示例：

1.绘制三维散点图：

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

# 准备数据
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 6, 8, 10]
z = [3, 6, 9, 12, 15]

# 创建三维坐标轴
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')

# 绘制散点图
ax.scatter(x, y, z)

# 设置坐标轴标签
ax.set_xlabel('X轴')
ax.set_ylabel('Y轴')
ax.set_zlabel('Z轴')

# 显示图形
plt.show()

在上述示例中，通过mpl_toolkits.mplot3d模块中的Axes3D类来创建三维坐标轴。然后使用scatter()函数绘制三维散点图。

2.绘制三维曲面图：

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

# 生成网格数据
x = np.linspace(-5, 5, 100)
y = np.linspace(-5, 5, 100)
X, Y = np.meshgrid(x, y)
Z = np.sin(np.sqrt(X**2 + Y**2))

# 创建三维坐标轴
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')

# 绘制曲面图
ax.plot_surface(X, Y, Z, cmap='viridis')

# 设置坐标轴标签
ax.set_xlabel('X轴')
ax.set_ylabel('Y轴')
ax.set_zlabel('Z轴')

# 显示图形
plt.show()

在上述示例中，通过生成网格数据来创建三维曲面图。使用meshgrid()函数生成二维的X和Y坐标网格，根据这些坐标计算Z值，并使用plot_surface()函数绘制曲面图。

以上示例展示了如何使用Matplotlib绘制三维散点图和曲面图。你可以根据需要使用不同的函数和数据来绘制其他类型的三维图表。