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news 2026/4/7 23:46:18

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1. 引言

嘿，亲爱的数据探险家们！你们是否曾梦想过，在二维的屏幕上，让数据跳出束缚，翩翩起舞，展现它那迷人的三维身姿？今天，就让我这位自封的‘数据魔术师’，带你解锁Matplotlib的隐藏技能——3D绘图！想象一下，那些冷冰冰的数字和线条，在Matplotlib的魔法下，瞬间化身为立体城堡、旋转星系或是神秘迷宫。不需要复杂的咒语，只需几行代码，你就能成为这场视觉盛宴的导演。准备好了吗？让我们一起，用Matplotlib绘制3D图，让数据的世界从此不再单调，而是色彩斑斓，妙趣横生！

2. 导包

# 导包
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt# 如果浏览器不显示图片，就需要加上这句话
%matplotlib inline# 让图片中可以显示中文
plt.rcParams['font.sans-serif'] = "SimHei"
# 让图片中可以显示负号
plt.rcParams["axes.unicode_minus"] = False# 支持svg矢量图
%config Inlinebackend.figure_format = "svg"# 3D引擎
from mpl_toolkits.mplot3d.axes3d import Axes3D

3. 三维折线图

fig = plt.figure(figsize=(5, 3))x = np.linspace(0, 100, 400)
y = np.sin(x)
z = np.cos(x)# 三维折线图
axes = Axes3D(fig, auto_add_to_figure=False)
fig.add_axes(axes)
axes.plot(x, y, z)

[<mpl_toolkits.mplot3d.art3d.Line3D at 0x1f0ee3b35d0>]

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4. 三维散点图

fig = plt.figure(figsize=(5, 3))axes = Axes3D(fig, auto_add_to_figure=False)
fig.add_axes(axes)# 画散点图
x = np.random.rand(50)
y = np.random.rand(50)
z = np.random.rand(50)
axes.scatter(x, y, z, color="red", s=100)

<mpl_toolkits.mplot3d.art3d.Path3DCollection at 0x1f0ee1b2e90>

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5. 三维柱形图

fig = plt.figure(figsize=(5, 3))axes = Axes3D(fig, auto_add_to_figure=False)
fig.add_axes(axes)x = np.arange(1, 5)
for m in x:axes.bar(np.arange(4),  # y轴np.random.randint(10, 100, size=4),   # z轴zs=m,   # 在x轴的第几个zdir="x",  # 在哪个方向上排列width=0.6,alpha=0.7)axes.set_xlabel("X轴", fontsize=10, color="r")
axes.set_ylabel("Y轴", fontsize=10, color="g")
axes.set_zlabel("Z轴", fontsize=10, color="b", labelpad=-17)plt.show()