Question

我正在使用matplotlib来做这个

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3d空间中水平的图形。如何使图表垂直以使其面向用户？

我想要做的是构建多个这样的垂直图形，这些图形以一定距离分开并面向用户。

Answer 1

bp的答案可能会很好，但有一种更简单的方法。

您当前的图表在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“平坦”。这涉及对代码的最小修改：

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()

然后，您可以通过使用ys参数的不同值轻松拥有多个此类图形（例如，ys=[2]*len(x)会将图形略微放在后面）。

Answer 2

Mayavi，特别是mlab模块，提供强大的3D绘图功能，可以处理大型或复杂数据，并且应该可以在numpy数组上使用。

Answer 3

您可以使用view_init（）函数设置3d绘图的视角。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()

Answer 4

根据您要使用ax.plot_surface(x,y,z)方法的文档。更多信息和图表类型here。

以下内容应该有效：

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)

Python：如何使用Python绘制3d图形？

4 个答案: