python matplotlib三维画图、二维画图常用命令总结

• 1、python matplotlib三维画图
• 2、python matplotlib二维画图

import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import cm
import numpy as np


# 三维曲线图
fig = plt.figure()
ax = fig.gca(projection='3d') # 构建三维坐标系

theta = np.linspace(-4*np.pi, 4*np.pi, 100)
z = np.linspace(-2,2,100)
r = z ** 2 + 1
x = r * np.sin(theta)
y = r * np.cos(theta)

ax.plot(x,y,z)
plt.show()


# 三维散点图
fig = plt.figure()
ax = fig.gca(projection='3d')

x1 = np.random.randint(0,100,100)
y1 = np.random.randint(0,100,100)
z1 = x1 + y1
ax.scatter(x1,y1,z1,c='r',marker='o')

x2 = np.random.randint(0,100,100)
y2 = np.random.randint(0,100,100)
z2 = x2 + y2
ax.scatter(x2,y2,z2,c='b',marker='^')

plt.show()


# 三维曲面图
fig = plt.figure()
ax = fig.gca(projection='3d')

x = np.arange(-5,5,0.25)
y = np.arange(-5,5,0.25)
x,y = np.meshgrid(x,y)
z = np.sqrt(x**2 + y**2)
# z = np.sin(np.sqrt(x**2 + y**2))

ax.plot_surface(x,y,z,cmap=cm.coolwarm)
plt.show()

import numpy as np
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt


# 正常显示中文和负号
mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False


# 利用二维数组同时画多条线
x = np.array([[0, 1, 2], 
              [0, 1, 2]])
y = np.array([[0, 0, 0], 
              [1, 1, 1]])

plt.plot(x, y,            # 按列对应连线,即(0,0)&(0,1)、(1,0)&(1,1)、(2,0)&(2,1)
         # color='red',   # 颜色设置为红色，'red','limegreen'
         marker='.',      # 点的形状为圆点
         markersize=10,   # 点的尺寸
         linestyle='-.',  # 线型，空表示点与点之间不用线连接
         linewidth=1.5,   # 线的宽度
         label='利用二维数组同时画多条线') # 线的图例
plt.legend()    # 显示图例
plt.xlabel('x') # x轴名称
plt.xlim(-1,3)  # x轴取值范围
plt.ylabel('y') # y轴名称
plt.ylim(-1,2)  # y轴取值范围
plt.title('利用二维数组同时画多条线')
plt.grid(True)  # 打开网格线
plt.show()


# np.meshgrid的作用
plt.figure() # 创建新图，否则会和上面的在同一图中
x = np.array([0, 1, 2])
y = np.array([0, 1])
X, Y = np.meshgrid(x, y) # x和y一般都是一维数据，依次让x的0和y的0、1配对，1和0、1配对，2和0、1配对

plt.plot(X, Y,
         marker='.',
         linestyle='-.',
         label='np.meshgrid的作用')
plt.legend()    # 显示图例
plt.xlabel('x') # x轴名称
plt.xlim(-1,3)  # x轴取值范围
plt.ylabel('y') # y轴名称
plt.ylim(-1,2)  # y轴取值范围
plt.title('np.meshgrid的作用')
plt.grid(True)
plt.show()