python繪圖3d-ag真人国际官网

❶ 三維坐標系下，python如何獲取滑鼠點擊事件，返回三維坐標x,y,z

提前設置好函數，可以自己做一個api，獲取滑鼠的位置，將滑鼠的位置翻譯成三維坐標數值。，

❷ python如何運用matplotlib庫繪制3d圖形

3d圖形在數據分析、數據建模、圖形和圖像處理等領域中都有著廣泛的應用，下面將給大家介紹一下如何在python中使用 matplotlib進行3d圖形的繪制，包括3d散點、3d表面、3d輪廓、3d直線（曲線）以及3d文字等的繪制。

准備工作：

python中繪制3d圖形，依舊使用常用的繪圖模塊matplotlib，但需要安裝mpl_toolkits工具包，安裝方法如下：windows命令行進入到python安裝目錄下的scripts文件夾下，執行： pip install --upgrade matplotlib即可；linux環境下直接執行該命令。

安裝好這個模塊後，即可調用mpl_tookits下的mplot3d類進行3d圖形的繪制。

下面以實例進行說明。

1、3d表面形狀的繪制

這段代碼是繪制一個3d的橢球表面，結果如下：

2、3d直線（曲線）的繪制

這段代碼用於繪制一個螺旋狀3d曲線，結果如下：

3、繪制3d輪廓

繪制結果如下：

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4、繪制3d直方圖

繪制結果如下：

5、繪制3d網狀線

繪制結果如下：

6、繪制3d三角面片圖

繪制結果如下：

7、繪制3d散點圖

繪制結果如下：

❸ 怎麼用python的numpy模塊和matplotlib模塊把下面這些文本做一個3d的數據建模

你好，你現在那個圖是一個連續的波形圖，因為你提供的是具體的數據，沒有xyz之間的關系公式，所以只能是畫一個散點圖。假設你已經將xyz都讀進來了，下面是一個畫三d散點圖的例子。
from mpl_toolkits.mplot3d.axes3d import axes3d
#繪制3維的散點圖
x = np.random.randint(0,10,size=100) #用你x的數據來代替
y = np.random.randint(-20,20,size=100) #用你y的數據來代替
z = np.random.randint(0,30,size=100) #用你的z的數據來代替

# 此處fig是二維
fig = plt.figure()

# 將二維轉化為三維
axes3d = axes3d(fig)

# axes3d.scatter3d(x,y,z)
# 效果相同
axes3d.scatter(x,y,z)

❹ python 怎樣數據可視化 3d

准備工作

基本來講，我們仍然需要創建一個圖表並把想要的坐標軸添加到上面。但不同的是我們為圖表指定的是3d視圖，並且添加的坐標軸是axes3d。

現在，我們可以使用幾乎相同的函數來繪圖了。當然，函數的參數是不同的，需要為3個坐標軸提供數據。

例如，我們要為函數mpl_toolkits.mplot3d.axes3d.plot指定xs、ys、zs和zdir參數。其他的參數則直接傳給matplotlib.axes.axes.plot。下面來解釋一下這些特定的參數。

1．xs和ys：x軸和y軸坐標。

2．zs：這是z軸的坐標值，可以是所有點對應一個值，或者是每個點對應一個值。

3．zdir：決定哪個坐標軸作為z軸的維度（通常是zs，但是也可以是xs或者ys）。

提示：模塊mpl_toolkits.mplot3d.art3d包含了3d artist代碼和將2d artists轉化為3d版本的函數。在該模塊中有一個rotate_axes方法，該方法可以被添加到axes3d中來對坐標重新排序，這樣坐標軸就與zdir一起旋轉了。zdir默認值為z。在坐標軸前加一個'``-``'會進行反轉轉換，這樣一來，zdir的值就可以是x、-x、y、-y、z或者-z。

操作步驟

以下代碼演示了我們所解釋的概念。
import random

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

from mpl_toolkits.mplot3d import axes3d

mpl.rcparams['font.size'] = 10

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')

for z in [2011, 2012, 2013, 2014]:
xs = xrange(1,13)
ys = 1000 * np.random.rand(12)

color =plt.cm.set2(random.choice(xrange(plt.cm.set2.n)))
ax.bar(xs, ys, zs=z, zdir='y', color=color, alpha=0.8)

ax.xaxis.set_major_locator(mpl.ticker.fixedlocator(xs))
ax.yaxis.set_major_locator(mpl.ticker.fixedlocator(ys))

ax.set_xlabel('month')
ax.set_ylabel('year')
ax.set_zlabel('sales net [usd]')

plt.show()