【深度学习】 Python 和 NumPy 系列教程（廿一）：Matplotlib详解：2、3d绘图类型（7）3D表面投影图（3D Surface Projection Plot）

Qomolangma

发布于 2024-07-29 21:25:57

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发布于 2024-07-29 21:25:57

文章被收录于专栏：深度学习

一、前言

Python是一种高级编程语言，由Guido van Rossum于1991年创建。它以简洁、易读的语法而闻名，并且具有强大的功能和广泛的应用领域。Python具有丰富的标准库和第三方库，可以用于开发各种类型的应用程序，包括Web开发、数据分析、人工智能、科学计算、自动化脚本等。

Python本身是一种伟大的通用编程语言，在一些流行的库（numpy，scipy，matplotlib）的帮助下，成为了科学计算的强大环境。本系列将介绍Python编程语言和使用Python进行科学计算的方法，主要包含以下内容：

Python：基本数据类型、容器（列表、元组、集合、字典）、函数、类
Numpy：数组创建、数组操作、数组数学、广播
Matplotlib：2d绘图、3d绘图、图表自定义、多子图和布局、图表自定义、多子图和布局
IPython：创建笔记本、典型工作流程

二、实验环境

matplotlib	3.5.3
numpy	1.21.6
python	3.7.16

运行下述命令检查Python版本

 python --version

运行下述代码检查Python、NumPy、Matplotlib版本

import sys
import numpy as np
import matplotlib

print("Python 版本:", sys.version)
print("NumPy 版本:", np.__version__)
print("matplotlib 版本:", matplotlib.__version__)

三、Matplotlib详解

Matplotlib是一个用于创建数据可视化的Python库。它提供了广泛的绘图选项，能够生成各种类型的图表、图形和可视化效果。下面是Matplotlib的一些主要功能：

绘图风格和类型：Matplotlib支持各种绘图风格和类型，包括线图、散点图、柱状图、饼图、等高线图、3D图等，可以根据需要选择适合的图表类型来展示和分析数据。
数据可视化：Matplotlib使得将数据转化为可视化表示变得简单，可以使用Matplotlib绘制图表来展示数据的分布、趋势、关系等，这有助于更好地理解数据和发现潜在的模式和关联。
图表自定义：Matplotlib提供了丰富的图表自定义选项，可以调整图表的标题、标签、坐标轴、线条样式、颜色等。这使得您能够创建符合特定需求和品味的高质量图表。
多子图和布局：Matplotlib允许您在单个图像中创建多个子图，以便同时展示多个相关的图表或数据视图。您可以自定义子图的布局和排列，以满足特定的展示需求。
导出图像：Matplotlib支持将图像导出为多种格式，包括PNG、JPEG、PDF、SVG等。这使得您可以方便地将生成的图表保存为文件，或嵌入到文档、报告和演示文稿中。

无论是进行科学研究、数据分析、报告撰写还是可视化展示，Matplotlib都是一个强大而灵活的工具。它广泛应用于各个领域，如数据科学、机器学习、金融分析、工程可视化等。

1、2d绘图类型

2d绘图（上）：折线图、散点图、柱状图、直方图、饼图_QomolangmaH的博客-CSDN博客编辑https://blog.csdn.net/m0_63834988/article/details/132872575?spm=1001.2014.3001.5501

https://blog.csdn.net/m0_63834988/article/details/132872575?spm=1001.2014.3001.5501

2d绘图（下）：箱线图、热力图、面积图、等高线图、极坐标图_QomolangmaH的博客-CSDN博客编辑https://blog.csdn.net/m0_63834988/article/details/132890656?spm=1001.2014.3001.5501

https://blog.csdn.net/m0_63834988/article/details/132890656?spm=1001.2014.3001.5501

2、3d绘图类型

0. 设置中文字体

import matplotlib

matplotlib.rcParams['font.family'] = 'Microsoft YaHei'  # 设置为微软雅黑字体
matplotlib.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']     # 设置中文字体为黑体

若不进行该设置，会报错字体缺失

7. 3D表面投影图（3D Surface Projection Plot）

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 数据准备
x = np.linspace(-2, 2, 100)  # x轴数据范围
y = np.linspace(-2, 2, 100)  # y轴数据范围
x_mesh, y_mesh = np.meshgrid(x, y)  # 创建网格
z = np.sin(x_mesh) * np.cos(y_mesh)  # z轴数据

# 创建3D图形对象
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')

# 绘制3D表面投影图
ax.plot_surface(x_mesh, y_mesh, z, cmap='viridis')

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

# 显示图形
plt.show()

x和y数组分别表示表面投影图的x和y轴数据范围。通过使用np.linspace函数在指定范围内生成100个均匀分布的数据点。
然创建了一个3D图形对象，并将其添加到子图中。
使用ax.plot_surface函数绘制了3D表面投影图。
- x_mesh、y_mesh和z参数分别表示表面投影图的位置和对应的z轴数据。
- cmap='viridis'参数指定了使用viridis颜色映射方案来表示表面的颜色。
使用ax.set_xlabel、ax.set_ylabel和ax.set_zlabel函数设置了坐标轴的标签。
运行示例代码后，你将看到一个3D表面投影图，其中表面的形状由提供的数据确定，并使用颜色映射方案来表示表面的高度。