用python画三维函数 Python怎么画三维图

使用Python画出一个三维的函数图像，数据来自于一个Excel表格？

可以的。 python利用matplotlib这个库，先定义一个空图层，然后声明x,y,z的值，x，y,z赋相应的列的值，最后建立标签，标题即可。最后，excel安装运行python的插件，运行python。

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python用matpiotilb画三维曲面图

import matplotlib.pyplot as plt

from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

fig = plt.figure()

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

X = [1, 1, 2, 2]

Y = [3, 4, 4, 3]

Z = [1, 2, 1, 1]

ax.plot_trisurf(X, Y, Z)

plt.show()

Python：numpy.array()创建三维以上数组

需求：根据已有的多个列表，利用numpy.array()函数创建三维以上数组

格式概述： 每一维用一个 [] 括起，不同维之间用 , 逗号间隔，最后总体再用 [] 括起！！！

说明 ：列表肯定是一维的，多个列表一行一行堆叠形成二维，多个这样的二维构成三维，以此类推可得更高维矩阵（一般3维以上就不用numpy.array()这种方法创建了）。

注意 ：高维数组，以三维（5,2,3）为例：前面的5代表页数，即表示（2,3）这样的二维矩阵有5个。即： 前面的数，永远代表比它"低一维"的数组有多少个 ！

（1）创建二维数组的例子：

（2）创建三维数组的例子1：（2,3,3）

（3）创建三维数组的例子2：（4,2,3）

补充：最快验证自己创建的数组是否满足自己的维度需求的方式，就是看打印的结果中， 最外面有几个 ] 中括号，有几个 ] 就是几维数组 ！如本文中第3个例子，打印结果最外层有3个 ]，说明满足3维的要求。

Python怎么生成三维数

1、创建一般的多维数组

import numpy as np

a = np.array([1,2,3], dtype=int)  # 创建1*3维数组   array([1,2,3])

type(a)  # numpy.ndarray类型

a.shape  # 维数信息(3L,)

a.dtype.name   # 'int32'

a.size   # 元素个数：3

a.itemsize  #每个元素所占用的字节数目:4

b=np.array([[1,2,3],[4,5,6]],dtype=int)  # 创建2*3维数组  array([[1,2,3],[4,5,6]])

b.shape  # 维数信息（2L,3L）

b.size   # 元素个数：6

b.itemsize   # 每个元素所占用的字节数目:4

c=np.array([[1,2,3],[4,5,6]],dtype='int16')  # 创建2*3维数组  array([[1,2,3],[4,5,6]],dtype=int16)

c.shape  # 维数信息（2L,3L）

c.size   # 元素个数：6

c.itemsize   # 每个元素所占用的字节数目:2

c.ndim  # 维数

d=np.array([[1,2,3],[4,5,6]],dtype=complex)    #  复数二维数组

d.itemsize  # 每个元素所占用的字节数目：16

d.dtype.name  # 元素类型：'complex128'

2、创建一般的多维数组

import numpy as np

a = np.array([1,2,3], dtype=int)  # 创建1*3维数组   array([1,2,3])

type(a)  # numpy.ndarray类型

a.shape  # 维数信息(3L,)

a.dtype.name   # 'int32'

a.size   # 元素个数：3

a.itemsize  #每个元素所占用的字节数目:4

b=np.array([[1,2,3],[4,5,6]],dtype=int)  # 创建2*3维数组  array([[1,2,3],[4,5,6]])

b.shape  # 维数信息（2L,3L）

b.size   # 元素个数：6

b.itemsize   # 每个元素所占用的字节数目:4

c=np.array([[1,2,3],[4,5,6]],dtype='int16')  # 创建2*3维数组  array([[1,2,3],[4,5,6]],dtype=int16)

c.shape  # 维数信息（2L,3L）

c.size   # 元素个数：6

c.itemsize   # 每个元素所占用的字节数目:2

c.ndim  # 维数

d=np.array([[1,2,3],[4,5,6]],dtype=complex)    #  复数二维数组

d.itemsize  # 每个元素所占用的字节数目：16

d.dtype.name  # 元素类型：'complex128'

3、创建特殊类型的多维数组

　a1 = np.zeros((3,4))    # 创建3*4全零二维数组

输出：

array([[ 0.,  0.,  0.,  0.],

[ 0.,  0.,  0.,  0.],

[ 0.,  0.,  0.,  0.]])

a1.dtype.name   # 元素类型：'float64'

a1.size  # 元素个数：12

a1.itemsize  # 每个元素所占用的字节个数：8

a2 = np.ones((2,3,4), dtype=np.int16)  # 创建2*3*4全1三维数组

a2 = np.ones((2,3,4), dtype='int16')     # 创建2*3*4全1三维数组

输出：

array([[[1, 1, 1, 1],

[1, 1, 1, 1],

[1, 1, 1, 1]],

[[1, 1, 1, 1],

[1, 1, 1, 1],

[1, 1, 1, 1]]], dtype=int16)

a3 = np.empty((2,3))  # 创建2*3的未初始化二维数组

输出：（may vary）

array([[ 1.,  2.,  3.],

[ 4.,  5.,  6.]])

a4 = np.arange(10,30,5)   # 初始值10，结束值：30（不包含），步长：5

输出：array([10, 15, 20, 25])

a5 = np.arange(0,2,0.3)    # 初始值0，结束值：2（不包含），步长：0.2

输出：array([ 0. ,  0.3,  0.6,  0.9,  1.2,  1.5,  1.8])

from numpy import pi

np.linspace(0, 2, 9)   # 初始值0，结束值：2（包含），元素个数：9

输出：

array([ 0.  ,  0.25,  0.5 ,  0.75,  1.  ,  1.25,  1.5 ,  1.75,  2.  ])

x = np.linspace(0, 2*pi, 9)

输出：

array([ 0.        ,  0.78539816,  1.57079633,  2.35619449,  3.14159265,

3.92699082,  4.71238898,  5.49778714,  6.28318531])

a = np.arange(6)

输出：

array([0, 1, 2, 3, 4, 5])

b = np.arange(12).reshape(4,3)

输出：

array([[ 0,  1,  2],

[ 3,  4,  5],

[ 6,  7,  8],

[ 9, 10, 11]])

c = np.arange(24).reshape(2,3,4)

输出：

array([[[ 0,  1,  2,  3],

[ 4,  5,  6,  7],

[ 8,  9, 10, 11]],

[[12, 13, 14, 15],

[16, 17, 18, 19],

[20, 21, 22, 23]]])　

使用numpy.set_printoptions可以设置numpy变量的打印格式

在ipython环境下，使用help(numpy.set_printoptions)查询使用帮助和示例

4、多维数组的基本操作

加法和减法操作要求操作双方的维数信息一致，均为M*N为数组方可正确执行操作。

a = np.arange(4)

输出：

array([0, 1, 2, 3])

b = a**2

输出：

array([0, 1, 4, 9])

c = 10*np.sin(a)

输出：

array([ 0.        ,  8.41470985,  9.09297427,  1.41120008])

n  35

输出：

array([ True,  True,  True,  True], dtype=bool)

A = np.array([[1,1],[0,1]])

B = np.array([[2,0],[3,4]])

C = A * B    # 元素点乘

输出：

array([[2, 0],

[0, 4]])

D = A.dot(B)   # 矩阵乘法

输出：

array([[5, 4],

[3, 4]])

E = np.dot(A,B)   # 矩阵乘法

输出：

array([[5, 4],

[3, 4]])

多维数组操作过程中的类型转换

When operating with arrays of different types, the type of the

resulting array corresponds to the more general or precise one (a

behavior known as upcasting)

即操作不同类型的多维数组时，结果自动转换为精度更高类型的数组，即upcasting

数组索引、切片和迭代

a = np.ones((2,3),dtype=int)      # int32

b = np.random.random((2,3))     # float64

b += a  # 正确 

a += b  # 错误

a = np.ones(3,dtype=np.int32)

b = np.linspace(0,pi,3)

c = a + b

d = np.exp(c*1j)

输出：

array([ 0.54030231+0.84147098j, -0.84147098+0.54030231j,

-0.54030231-0.84147098j])

d.dtype.name

输出：

'complex128'

多维数组的一元操作，如求和、求最小值、最大值等

a = np.random.random((2,3))

a.sum()

a.min()

a.max()

b = np.arange(12).reshape(3,4)

输出：

array([[ 0,  1,  2,  3],

[ 4,  5,  6,  7],

[ 8,  9, 10, 11]])

b.sum(axis=0)    # 按列求和

输出：

array([12, 15, 18, 21])

b.sum(axis=1)    # 按行求和

输出：

array([ 6, 22, 38])

b.cumsum(axis=0)   # 按列进行元素累加

输出：

array([[ 0,  1,  2,  3],

[ 4,  6,  8, 10],

[12, 15, 18, 21]])

b.cumsum(axis=1)   # 按行进行元素累加

输出：

array([[ 0,  1,  3,  6],

[ 4,  9, 15, 22],

[ 8, 17, 27, 38]])

universal functions

B = np.arange(3)

np.exp(B)

np.sqrt(B)

C = np.array([2.,-1.,4.])

np.add(B,C)

其他的ufunc函数包括：

all, any, apply_along_axis, argmax, argmin, argsort, average, bincount, ceil, clip, conj, corrcoef, cov, cross, cumprod, cumsum, diff, dot, floor,inner, lexsort, max, maximum, mean, median, min, minimum, nonzero, outer, prod, re, round, sort, std, sum, trace, transpose, var,vdot, vectorize, where

5. 数组索引、切片和迭代

a = np.arange(10)**3

a[2]

a[2:5]

a[::-1] # 逆序输出

for i in a:

print (i**(1/3.))

def f(x,y):

return 10*x+y

b = np.fromfunction(f,(5,4),dtype=int)

b[2,3]

b[0:5,1]

b[:,1]

b[1:3,:]

b[-1]

c = np.array([[[0,1,2],[10,11,12]],[[100,101,102],[110,111,112]]])

输出：

array([[[  0,   1,   2],

[ 10,  11,  12]],

[[100, 101, 102],

[110, 111, 112]]])

c.shape

输出：

(2L, 2L, 3L)

c[0,...]

c[0,:,:]

输出：

array([[ 0,  1,  2],

[10, 11, 12]])

c[:,:,2]

c[...,2]

输出：

array([[  2,  12],

[102, 112]])

for row in c:

print(row)

for element in c.flat:

print(element)

a = np.floor(10*np.random.random((3,4)))

输出：

array([[ 3.,  9.,  8.,  4.],

[ 2.,  1.,  4.,  6.],

[ 0.,  6.,  0.,  2.]])

a.ravel()

输出：

array([ 3.,  9.,  8., ...,  6.,  0.,  2.])

a.reshape(6,2)

输出：

array([[ 3.,  9.],

[ 8.,  4.],

[ 2.,  1.],

[ 4.,  6.],

[ 0.,  6.],

[ 0.,  2.]])

a.T

输出：

array([[ 3.,  2.,  0.],

[ 9.,  1.,  6.],

[ 8.,  4.,  0.],

[ 4.,  6.,  2.]])

a.T.shape

输出：

(4L, 3L)

a.resize((2,6))

输出：

array([[ 3.,  9.,  8.,  4.,  2.,  1.],

[ 4.,  6.,  0.,  6.,  0.,  2.]])

a.shape

输出：

(2L, 6L)

a.reshape(3,-1)

输出：

array([[ 3.,  9.,  8.,  4.],

[ 2.,  1.,  4.,  6.],

[ 0.,  6.,  0.,  2.]])

详查以下函数：

ndarray.shape, reshape, resize, ravel

6. 组合不同的多维数组

a = np.floor(10*np.random.random((2,2)))

输出：

array([[ 5.,  2.],

[ 6.,  2.]])

b = np.floor(10*np.random.random((2,2)))

输出：

array([[ 0.,  2.],

[ 4.,  1.]])

np.vstack((a,b))

输出：

array([[ 5.,  2.],

[ 6.,  2.],

[ 0.,  2.],

[ 4.,  1.]])

np.hstack((a,b))

输出：

array([[ 5.,  2.,  0.,  2.],

[ 6.,  2.,  4.,  1.]])

from numpy import newaxis

np.column_stack((a,b))

输出：

array([[ 5.,  2.,  0.,  2.],

[ 6.,  2.,  4.,  1.]])

a = np.array([4.,2.])

b = np.array([2.,8.])

a[:,newaxis]

输出：

array([[ 4.],

[ 2.]])

b[:,newaxis]

输出：

array([[ 2.],

[ 8.]])

np.column_stack((a[:,newaxis],b[:,newaxis]))

输出：

array([[ 4.,  2.],

[ 2.,  8.]])

np.vstack((a[:,newaxis],b[:,newaxis]))

输出：

array([[ 4.],

[ 2.],

[ 2.],

[ 8.]])

np.r_[1:4,0,4]

输出：

array([1, 2, 3, 0, 4])

np.c_[np.array([[1,2,3]]),0,0,0,np.array([[4,5,6]])]

输出：

array([[1, 2, 3, 0, 0, 0, 4, 5, 6]])

详细使用请查询以下函数：

hstack, vstack, column_stack, concatenate, c_, r_

7. 将较大的多维数组分割成较小的多维数组

a = np.floor(10*np.random.random((2,12)))

输出：

array([[ 9.,  7.,  9., ...,  3.,  2.,  4.],

[ 5.,  3.,  3., ...,  9.,  7.,  7.]])

np.hsplit(a,3)

输出：

[array([[ 9.,  7.,  9.,  6.],

[ 5.,  3.,  3.,  1.]]), array([[ 7.,  2.,  1.,  6.],

[ 7.,  5.,  0.,  2.]]), array([[ 9.,  3.,  2.,  4.],

[ 3.,  9.,  7.,  7.]])]

np.hsplit(a,(3,4))

输出：

[array([[ 9.,  7.,  9.],

[ 5.,  3.,  3.]]), array([[ 6.],

[ 1.]]), array([[ 7.,  2.,  1., ...,  3.,  2.,  4.],

[ 7.,  5.,  0., ...,  9.,  7.,  7.]])]

实现类似功能的函数包括：

hsplit,vsplit,array_split

8.  多维数组的复制操作

a = np.arange(12)

输出：

array([ 0,  1,  2, ...,  9, 10, 11])

not copy at all

b = a

b is a    # True

b.shape = 3,4

a.shape  # (3L,4L)

def f(x)   # Python passes mutable objects as references, so function calls make no copy.

print(id(x))   # id是python对象的唯一标识符

id(a)   # 111833936L

id(b)   # 111833936L

f(a)     # 111833936L

浅复制

c = a.view()

c is a   # False

c.base is a   # True

c.flags.owndata    # False

c.shape = 2,6

a.shape   # (3L,4L)

c[0,4] = 1234

print(a)

输出：

array([[   0,    1,    2,    3],

[1234,    5,    6,    7],

[   8,    9,   10,   11]])

s = a[:,1:3]

s[:] = 10

print(a)

输出：

array([[   0,   10,   10,    3],

[1234,   10,   10,    7],

[   8,   10,   10,   11]])

深复制

d = a.copy()

d is a   # False

d.base is a   # False

d[0,0] = 9999

print(a)

输出：

array([[   0,   10,   10,    3],

[1234,   10,   10,    7],

[   8,   10,   10,   11]])

numpy基本函数和方法一览

Array   Creation

arange, array, copy, empty, empty_like, eye, fromfile, fromfunction, identity, linspace, logspace, mgrid, ogrid, ones, ones_like, r, zeros,zeros_like

Conversions

ndarray.astype, atleast_1d, atleast_2d, atleast_3d, mat

Manipulations

array_split, column_stack, concatenate, diagonal, dsplit, dstack, hsplit, hstack, ndarray.item, newaxis, ravel, repeat, reshape, resize,squeeze, swapaxes, take, transpose, vsplit, vstack

Questionsall, any, nonzero, where

Ordering

argmax, argmin, argsort, max, min, ptp, searchsorted, sort

Operations

choose, compress, cumprod, cumsum, inner, ndarray.fill, imag, prod, put, putmask, real, sum

Basic Statistics

cov, mean, std, var

Basic Linear Algebra

cross, dot, outer, linalg.svd, vdot

完整的函数和方法一览表链接：

Python如何运用matplotlib库绘制3D图形

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在Python中使用 matplotlib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。

准备工作：

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。

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。

下面以实例进行说明。

1、3D表面形状的绘制

这段代码是绘制一个3D的椭球表面，结果如下：

2、3D直线（曲线）的绘制

这段代码用于绘制一个螺旋状3D曲线，结果如下：

3、绘制3D轮廓

绘制结果如下：

相关推荐：《Python视频教程》

4、绘制3D直方图

绘制结果如下：

5、绘制3D网状线

绘制结果如下：

6、绘制3D三角面片图

绘制结果如下：

7、绘制3D散点图

绘制结果如下：

python 绘制三维图形、三维数据散点图

1. 绘制3D曲面图

from matplotlib import pyplot as plt

import numpy as np

from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

fig=plt.figure()

ax=Axes3D(fig)

x=np.arange(-4,4,0.25)

y=np.arange(-4,4,0.25)

x,y=np.meshgrid(x,y)

r=np.sqrt(x**2, y**2)

z=np.sin（r）

//绘面函数

ax.plot_surface（x,y,z,rstride=1,cstride=1,cmap=“rainbow”

plt.show（）

2.绘制三维的散点图（表述一些数据点分布）

4a.mat数据地址：http blog.csdn.net/eddy_zhang/article/details/50496164

from matplotlib import pyplot as plt

import scipy.io as sio

from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

matl=‘4a.mat’

data=sio.loadmat（matl）

m=data[‘data’]

x,y,z=m[0],m[1],m[2]

//创建一个绘图工程

ax=plt.subplot（111,project=‘3D’）

//将数据点分成三部分画，在颜色上有区分度

ax.scatter（x[：1000], y[：1000], z[：1000],c=‘y’ ）//绘制数据点

ax.scatter（x[1000：4000], y[1000：4000], z[1000：4000],c=‘r’ ）//绘制数据点

ax.scatter（x[4000：], y[4000：], z[4000：],c=‘g’ ）//绘制数据点

ax.set_zlable（‘z’）//坐标轴

ax.set_ylable（‘y’）//坐标轴

ax.set_xlable（‘x’）

plt.show（）