Python基于matplotlib实现绘制三维图形功能示例

本文实例讲述了Python图形绘制操作之正弦曲线实现方法。分享给大家供大家参考,具体如下:

本文实例讲述了Python实现在tkinter中使用matplotlib绘制图形的方法。分享给大家供大家参考,具体如下:

3D图形在数据分析、数据建模、图形和图像处理等领域中都有着广泛的应用,下面将给大家介绍一下如何使用python进行3D图形的绘制,包括3D散点、3D表面、3D轮廓、3D直线(曲线)以及3D文字等的绘制。

本文实例讲述了Python基于matplotlib实现绘制三维图形功能。分享给大家供大家参考,具体如下:

Python实现在tkinter中使用matplotlib绘制图形的方法示例,tkintermatplotlib

本文实例讲述了Python实现在tkinter中使用matplotlib绘制图形的方法。分享给大家供大家参考,具体如下:

一. 代码:

# coding=utf-8
import sys
import Tkinter as Tk
import matplotlib
from numpy import arange, sin, pi
from matplotlib.backends.backend_tkagg import FigureCanvasTkAgg,NavigationToolbar2TkAgg
from matplotlib.backend_bases import key_press_handler
from matplotlib.figure import Figure
matplotlib.use('TkAgg')
root =Tk.Tk()
root.title("帮客之家测试 - matplotlib in TK")
#设置图形尺寸与质量
f =Figure(figsize=(5,4), dpi=100)
a = f.add_subplot(111)
t = arange(0.0,3,0.01)
s = sin(2*pi*t)
#绘制图形
a.plot(t, s)
#把绘制的图形显示到tkinter窗口上
canvas =FigureCanvasTkAgg(f, master=root)
canvas.show()
canvas.get_tk_widget().pack(side=Tk.TOP, fill=Tk.BOTH, expand=1)
#把matplotlib绘制图形的导航工具栏显示到tkinter窗口上
toolbar =NavigationToolbar2TkAgg(canvas, root)
toolbar.update()
canvas._tkcanvas.pack(side=Tk.TOP, fill=Tk.BOTH, expand=1)
#定义并绑定键盘事件处理函数
def on_key_event(event):
  print('you pressed %s'% event.key)
  key_press_handler(event, canvas, toolbar)
  canvas.mpl_connect('key_press_event', on_key_event)
#按钮单击事件处理函数
def _quit():
  #结束事件主循环,并销毁应用程序窗口
  root.quit()
  root.destroy()
button =Tk.Button(master=root, text='Quit', command=_quit)
button.pack(side=Tk.BOTTOM)
Tk.mainloop()

二. 运行结果:

图片 1

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希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。

本文实例讲述了Python实现在tkinter中使用matplotlib绘制图形的方法。分享给…

要画正弦曲线先设定一下x的取值范围,从0到2π。要用到numpy模块。

一. 代码:

准备工作:

代码一:

numpy.pi表示π
numpy.arange( 0 , 2π ,0.01)  从0到2π,以0.01步进。

# coding=utf-8
import sys
import Tkinter as Tk
import matplotlib
from numpy import arange, sin, pi
from matplotlib.backends.backend_tkagg import FigureCanvasTkAgg,NavigationToolbar2TkAgg
from matplotlib.backend_bases import key_press_handler
from matplotlib.figure import Figure
matplotlib.use('TkAgg')
root =Tk.Tk()
root.title("脚本之家测试 - matplotlib in TK")
#设置图形尺寸与质量
f =Figure(figsize=(5,4), dpi=100)
a = f.add_subplot(111)
t = arange(0.0,3,0.01)
s = sin(2*pi*t)
#绘制图形
a.plot(t, s)
#把绘制的图形显示到tkinter窗口上
canvas =FigureCanvasTkAgg(f, master=root)
canvas.show()
canvas.get_tk_widget().pack(side=Tk.TOP, fill=Tk.BOTH, expand=1)
#把matplotlib绘制图形的导航工具栏显示到tkinter窗口上
toolbar =NavigationToolbar2TkAgg(canvas, root)
toolbar.update()
canvas._tkcanvas.pack(side=Tk.TOP, fill=Tk.BOTH, expand=1)
#定义并绑定键盘事件处理函数
def on_key_event(event):
  print('you pressed %s'% event.key)
  key_press_handler(event, canvas, toolbar)
  canvas.mpl_connect('key_press_event', on_key_event)
#按钮单击事件处理函数
def _quit():
  #结束事件主循环,并销毁应用程序窗口
  root.quit()
  root.destroy()
button =Tk.Button(master=root, text='Quit', command=_quit)
button.pack(side=Tk.BOTTOM)
Tk.mainloop()

python中绘制3D图形,依旧使用常用的绘图模块matplotlib,但需要安装mpl_toolkits工具包,安装方法如下:windows命令行进入到python安装目录下的Scripts文件夹下,执行: pip
install –upgrade matplotlib即可;linux环境下直接执行该命令。

# coding=utf-8
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import mpl_toolkits.mplot3d
x,y = np.mgrid[-2:2:20j,-2:2:20j]
#测试数据
z=x*np.exp(-x**2-y**2)
#三维图形
ax = plt.subplot(111, projection='3d')
ax.set_title('www.jb51.net - matplotlib Demo');
ax.plot_surface(x,y,z,rstride=2, cstride=1, cmap=plt.cm.Blues_r)
#设置坐标轴标签
ax.set_xlabel('X')
ax.set_ylabel('Y')
ax.set_zlabel('Z')
plt.show()

二. 运行结果:

安装好这个模块后,即可调用mpl_tookits下的mplot3d类进行3D图形的绘制。

运行结果:

x=numpy.arange( 0, 2*numpy.pi, 0.01)
y=numpy.sin(x)

图片 2

下面以实例进行说明。

 图片 3

画图要用到matplotlib.pyplot模块中plot方法。

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1、3D表面形状的绘制

代码二:

plot(x,y)
pyplot.plot.show()

希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。

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

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

# Make data 
u = np.linspace(0, 2 * np.pi, 100) 
v = np.linspace(0, np.pi, 100) 
x = 10 * np.outer(np.cos(u), np.sin(v)) 
y = 10 * np.outer(np.sin(u), np.sin(v)) 
z = 10 * np.outer(np.ones(np.size(u)), np.cos(v)) 

# Plot the surface 
ax.plot_surface(x, y, z, color='b') 

plt.show()
# coding=utf-8
import pylab as pl
import numpy as np
import mpl_toolkits.mplot3d
rho, theta = np.mgrid[0:1:40j,0:2*np.pi:40j]
z = rho**2
x = rho*np.cos(theta)
y = rho*np.sin(theta)
ax = pl.subplot(111, projection='3d')
ax.set_title('www.jb51.net - matplotlib Demo');
#ax.plot_surface(x,y,z)
ax.plot_surface(x,y,z,rstride=2, cstride=1)
#设置坐标轴标签
ax.set_xlabel('X')
ax.set_ylabel('Y')
ax.set_zlabel('Z')
pl.show()

完整代码如下:

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球表面,结果如下:

运行结果:

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x=np.arange(0,2*np.pi,0.01)
y=np.sin(x)
plt.plot(x,y)
plt.show()

图片 4

图片 5

图片 6

2、3D直线(曲线)的绘制

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此图有些单调的话,可以添加一些东西装饰一下。

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

mpl.rcParams['legend.fontsize'] = 10 

fig = plt.figure() 
ax = fig.gca(projection='3d') 
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, label='parametric curve') 
ax.legend() 

plt.show()

希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。

plt.xlabel(“x轴标签”)
plt.ylabel(“y轴标签”)
plt.title(“图像标题”)
plt.xlim(0,5)     在画好的图形中选取x范围内的图形片段。
plt.ylim(0,5)     y片段
plt.plot(x,y,linewidth=4)    设置线的宽度
plt.plot(x,y,”g字符”)     g代表绿色
后面的字符表示线的种类。如虚线,点线等
       {y:黄色   b:黑色  c:灰色  默认为蓝色}

这段代码用于绘制一个螺旋状3D曲线,结果如下:

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字符-类型

图片 7

图片 8

3、绘制3D轮廓

y1=sin(x)
y2=cos(x)
from mpl_toolkits.mplot3d import axes3d 
import matplotlib.pyplot as plt 
from matplotlib import cm 

fig = plt.figure() 
ax = fig.gca(projection='3d') 
X, Y, Z = axes3d.get_test_data(0.05) 
cset = ax.contour(X, Y, Z, zdir='z', offset=-100, cmap=cm.coolwarm) 
cset = ax.contour(X, Y, Z, zdir='x', offset=-40, cmap=cm.coolwarm) 
cset = ax.contour(X, Y, Z, zdir='y', offset=40, cmap=cm.coolwarm) 

ax.set_xlabel('X') 
ax.set_xlim(-40, 40) 
ax.set_ylabel('Y') 
ax.set_ylim(-40, 40) 
ax.set_zlabel('Z') 
ax.set_zlim(-100, 100) 

plt.show()

可以把两条曲线画在同一图中

绘制结果如下:

plt.plot(x1,y1,x2,y2)

图片 9

图片 10

4、绘制3D直方图

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

fig = plt.figure() 
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') 
x, y = np.random.rand(2, 100) * 4 
hist, xedges, yedges = np.histogram2d(x, y, bins=4, range=[[0, 4], [0, 4]]) 

# Construct arrays for the anchor positions of the 16 bars. 
# Note: np.meshgrid gives arrays in (ny, nx) so we use 'F' to flatten xpos, 
# ypos in column-major order. For numpy >= 1.7, we could instead call meshgrid 
# with indexing='ij'. 
xpos, ypos = np.meshgrid(xedges[:-1] + 0.25, yedges[:-1] + 0.25) 
xpos = xpos.flatten('F') 
ypos = ypos.flatten('F') 
zpos = np.zeros_like(xpos) 

# Construct arrays with the dimensions for the 16 bars. 
dx = 0.5 * np.ones_like(zpos) 
dy = dx.copy() 
dz = hist.flatten() 

ax.bar3d(xpos, ypos, zpos, dx, dy, dz, color='b', zsort='average') 

plt.show()

绘制结果如下:

图片 11

5、绘制3D网状线

from mpl_toolkits.mplot3d import axes3d 
import matplotlib.pyplot as plt 


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

# Grab some test data. 
X, Y, Z = axes3d.get_test_data(0.05) 

# Plot a basic wireframe. 
ax.plot_wireframe(X, Y, Z, rstride=10, cstride=10) 

plt.show()

绘制结果如下:

图片 12

6、绘制3D三角面片图

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


n_radii = 8 
n_angles = 36 

# Make radii and angles spaces (radius r=0 omitted to eliminate duplication). 
radii = np.linspace(0.125, 1.0, n_radii) 
angles = np.linspace(0, 2*np.pi, n_angles, endpoint=False) 

# Repeat all angles for each radius. 
angles = np.repeat(angles[..., np.newaxis], n_radii, axis=1) 

# Convert polar (radii, angles) coords to cartesian (x, y) coords. 
# (0, 0) is manually added at this stage, so there will be no duplicate 
# points in the (x, y) plane. 
x = np.append(0, (radii*np.cos(angles)).flatten()) 
y = np.append(0, (radii*np.sin(angles)).flatten()) 

# Compute z to make the pringle surface. 
z = np.sin(-x*y) 

fig = plt.figure() 
ax = fig.gca(projection='3d') 

ax.plot_trisurf(x, y, z, linewidth=0.2, antialiased=True) 

plt.show(

绘制结果如下:

图片 13

7、绘制3D散点图

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


def randrange(n, vmin, vmax): 
 ''''' 
 Helper function to make an array of random numbers having shape (n, ) 
 with each number distributed Uniform(vmin, vmax). 
 ''' 
 return (vmax - vmin)*np.random.rand(n) + vmin 

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

n = 100 

# For each set of style and range settings, plot n random points in the box 
# defined by x in [23, 32], y in [0, 100], z in [zlow, zhigh]. 
for c, m, zlow, zhigh in [('r', 'o', -50, -25), ('b', '^', -30, -5)]: 
 xs = randrange(n, 23, 32) 
 ys = randrange(n, 0, 100) 
 zs = randrange(n, zlow, zhigh) 
 ax.scatter(xs, ys, zs, c=c, marker=m) 

ax.set_xlabel('X Label') 
ax.set_ylabel('Y Label') 
ax.set_zlabel('Z Label') 

plt.show()

绘制结果如下:

图片 14

8、绘制3D文字

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


fig = plt.figure() 
ax = fig.gca(projection='3d') 

# Demo 1: zdir 
zdirs = (None, 'x', 'y', 'z', (1, 1, 0), (1, 1, 1)) 
xs = (1, 4, 4, 9, 4, 1) 
ys = (2, 5, 8, 10, 1, 2) 
zs = (10, 3, 8, 9, 1, 8) 

for zdir, x, y, z in zip(zdirs, xs, ys, zs): 
 label = '(%d, %d, %d), dir=%s' % (x, y, z, zdir) 
 ax.text(x, y, z, label, zdir) 

# Demo 2: color 
ax.text(9, 0, 0, "red", color='red') 

# Demo 3: text2D 
# Placement 0, 0 would be the bottom left, 1, 1 would be the top right. 
ax.text2D(0.05, 0.95, "2D Text", transform=ax.transAxes) 

# Tweaking display region and labels 
ax.set_xlim(0, 10) 
ax.set_ylim(0, 10) 
ax.set_zlim(0, 10) 
ax.set_xlabel('X axis') 
ax.set_ylabel('Y axis') 
ax.set_zlabel('Z axis') 

plt.show(

绘制结果如下:

图片 15

9、3D条状图

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

fig = plt.figure() 
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') 
for c, z in zip(['r', 'g', 'b', 'y'], [30, 20, 10, 0]): 
 xs = np.arange(20) 
 ys = np.random.rand(20) 

 # You can provide either a single color or an array. To demonstrate this, 
 # the first bar of each set will be colored cyan. 
 cs = [c] * len(xs) 
 cs[0] = 'c' 
 ax.bar(xs, ys, zs=z, zdir='y', color=cs, alpha=0.8) 

ax.set_xlabel('X') 
ax.set_ylabel('Y') 
ax.set_zlabel('Z') 

plt.show() 

绘制结果如下:

图片 16

以上所述是小编给大家介绍的python绘制3D图形,希望对大家有所帮助,如果大家有任何疑问请给我留言,小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对脚本之家网站的支持

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