python中使用matplotlib库根据四个顶点坐标在三维坐标系中画出四边形

可以使用mpl_toolkits.mplot3d中的Axes3D子库来实现在三维坐标系中画出四边形的功能。下面是一个简单的示例代码：

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

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

# 四个顶点的坐标
x = [0, 1, 1, 0]
y = [0, 0, 1, 1]
z = [0, 1, 0, 1]

# 画出四边形
ax.plot(x, y, z)

# 设置坐标轴标签
ax.set_xlabel('X')
ax.set_ylabel('Y')
ax.set_zlabel('Z')

plt.show()

运行代码后，将会在三维坐标系中画出四边形。你可以根据需要修改四个顶点的坐标，来绘制你需要的四边形。

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假设你已经从MySQL中获取了两组四个顶点的坐标数据，下面是使用Matplotlib库在三维坐标系中画两个四边形并判断它们是否全等的Python代码。

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

# 两组四个顶点的坐标数据
vertices1 = np.array([[1,1,1], [1,2,1], [2,2,1], [2,1,1]])
vertices2 = np.array([[3,3,1], [3,4,1], [4,4,1], [4,3,1]])

# 创建画布和三维坐标系
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')

# 画出两个四边形
ax.plot(vertices1[:,0], vertices1[:,1], vertices1[:,2], 'r-', label='quadrilateral 1')
ax.plot(vertices2[:,0], vertices2[:,1], vertices2[:,2], 'b-', label='quadrilateral 2')

# 设置坐标轴范围和标签
ax.set_xlim3d(0, 5)
ax.set_ylim3d(0, 5)
ax.set_zlim3d(0, 5)
ax.set_xlabel('X')
ax.set_ylabel('Y')
ax.set_zlabel('Z')

# 显示图例和标题
ax.legend()
plt.title('Two Quadrilaterals')

# 判断两个四边形是否全等
if np.array_equal(vertices1, vertices2) or np.array_equal(np.flip(vertices1, axis=0), vertices2):
    print("The two quadrilaterals are congruent.")
else:
    print("The two quadrilaterals are not congruent.")

# 显示图形
plt.show()

这段代码将会创建一个三维坐标系并在其中画出两个四边形，然后判断它们是否全等。如果两个四边形的顶点坐标完全相同或者一个四边形的顶点坐标经过翻转后与另一个四边形的顶点坐标相同，则它们是全等的。

python把坐标点画成三维图形_python中，给定三维坐标序列，使用matplotlib画三维散点图...

在Python中使用matplotlib库画三维散点图可以使用mplot3d子库。下面是一个简单的例子：

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

# 生成随机三维坐标
np.random.seed(42)
x = np.random.rand(100)
y = np.random.rand(100)
z = np.random.rand(100)

# 创建3D图形
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')

# 绘制散点图
ax.scatter(x, y, z, c='r', marker='o')

# 设置坐标轴标签
ax.set_xlabel('X Label')
ax.set_ylabel('Y Label')
ax.set_zlabel('Z Label')

# 显示图形
plt.show()

这个例子中，我们首先生成了100个随机的三维坐标点，然后使用`fig.add_subplot(111, projection='3d')`创建3D图形。最后使用`ax.scatter()`方法绘制散点图，并使用`ax.set_xlabel()`, `ax.set_ylabel()`, `ax.set_zlabel()`方法设置坐标轴标签。

你可以将自己的三维坐标数据替换到例子中的x、y、z变量中，然后运行代码即可得到相应的三维散点图。