matplotlib 3d改变视角

时间: 2023-07-12 19:38:19 浏览: 63
要改变Matplotlib中3D图形的视角,可以使用`Axes3D`对象的`view_init`方法。具体步骤如下: 1. 导入必要的模块: ```python import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D ``` 2. 创建一个3D图形对象: ```python fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') ``` 3. 创建3D图形并显示: ```python x = [1, 2, 3, 4] y = [5, 6, 7, 8] z = [0, 0, 0, 0] ax.bar3d(x, y, z, 0.5, 0.5, [1, 2, 3, 4]) plt.show() ``` 这里使用`bar3d`函数创建了一个简单的3D柱状图。 4. 改变视角: 使用`view_init`方法改变3D图形的视角。该方法以两个参数为输入,分别表示仰角(elevation)和方位角(azimuth),单位为角度。 例如,要将视角设置为从45度上仰、30度向右旋转,可以使用以下代码: ```python ax.view_init(elev=45, azim=30) plt.show() ``` 这里的`elev`参数设置为45,表示将视角上仰45度;`azim`参数设置为30,表示将视角向右旋转30度。执行以上代码后,图形将以新的视角呈现。
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matplotlib 3d设置或查询照相机位置

在matplotlib 3D图形中,可以通过设置`ax.view_init()`方法来修改照相机的位置。具体来说,该方法接受两个参数:`elev`和`azim`,分别表示照相机高度角和方位角。可以通过修改这些参数来改变照相机的视角。 以下是一个设置和查询照相机位置的示例代码: ```python import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D import numpy as np # 创建3D图形 fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') # 生成一些随机数据 x, y = np.linspace(-5, 5, 100), np.linspace(-5, 5, 100) X, Y = np.meshgrid(x, y) Z = np.sin(np.sqrt(X**2 + Y**2)) # 绘制3D图形 surf = ax.plot_surface(X, Y, Z, rstride=1, cstride=1, cmap=plt.cm.coolwarm, linewidth=0, antialiased=False) # 设置照相机位置 ax.view_init(elev=30, azim=45) # 查询照相机位置 elev, azim = ax.elev, ax.azim print("照相机高度角:", elev) print("照相机方位角:", azim) plt.show() ``` 在这个例子中,我们创建了一个3D图形,并使用`ax.view_init()`方法将照相机位置设置为高度角为30度,方位角为45度。我们还使用`ax.elev`和`ax.azim`属性查询了当前照相机的位置,并将结果打印到控制台中。 需要注意的是,修改照相机位置会影响到最终渲染出来的图像。因此,如果需要调整照相机位置,请谨慎操作,并仔细观察结果。

matplotlib 3d柱状图怎么改坐标

要修改3D柱状图的坐标,可以使用Matplotlib中的`Axes3D`模块。具体步骤如下: 1. 导入必要的模块: ```python import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D ``` 2. 创建一个3D图形对象: ```python fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') ``` 3. 创建柱状图并设置坐标轴: ```python x = [1, 2, 3, 4] y = [5, 6, 7, 8] z = [0, 0, 0, 0] ax.bar3d(x, y, z, 0.5, 0.5, [1, 2, 3, 4]) ax.set_xlabel('X轴') ax.set_ylabel('Y轴') ax.set_zlabel('Z轴') ``` 这里的`x`、`y`和`z`分别表示柱状图的位置和高度,`ax.bar3d`函数中的后三个参数分别表示柱子的宽度、深度和高度。`ax.set_xlabel`、`ax.set_ylabel`和`ax.set_zlabel`分别设置X、Y和Z轴的标签。 4. 显示图形: ```python plt.show() ``` 最后,使用`ax.view_init`函数可以改变3D图形的视角。例如,`ax.view_init(elev, azim)`可以将视角设置为`elev`度的仰角和`azim`度的方位角。

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import numpy as np import pandas as pd import time import matplotlib.pyplot as plt # 指定文件名 inputFilename = './file.dpmrpt' outputFilename = 'out' # 分组数 N = 101 sm = 1.3e-4 # 计时开始 tic = time.time() # 规范化数据 print('规范化数据中...') content = '' with open(inputFilename) as f: content = f.read() content = content.replace( '(', '' ) content = content.replace( ')', '' ) content = content.replace( 'injection-0:', '' ) # 输出文件名 filename = './file.dpmrpt.csv' print('规范化写出到{}!'.format( filename ) ) with open(filename,'w') as csv: csv.write(content) print('规范化完成!') # 加载规范化后的数据 print('加载规范化后的数据...') data = np.loadtxt(filename, skiprows=17)#读取文件并跳过前两行数据 x, y, z, u, v, w, ve = data[:,1], data[:,2], data[:,3], data[:,4], data[:,5], data[:,6], data[:,7] bin = np.linspace(x.min(), x.max(), N)#创建等差数列,将X分成N个组 out = np.zeros((N-1,7))#out为N-1行,4列矩阵 z_sym = z.copy() z_sym = -z_sym z = np.concatenate((z,z_sym))/0.002 x = np.concatenate((x,x))/0.002 y = np.concatenate((y,y))/0.002 u = np.concatenate((u,u)) print('横截面平均完成。') from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D fig = plt.figure(figsize=(12,10)) #ax1 = plt.axes(projection='3d') s1 = 1e-2 c1 = 40.0*u ax = fig.add_subplot(111,projection='3d') #这种方法可以画多个子图 ax.scatter3D(x, z, y, s = s1, c = c1, cmap='plasma',marker = ',') ax.set_xlabel('x/D', fontname='Times New Roman') ax.set_ylabel('z/D', fontname='Times New Roman') ax.set_zlabel('y/D', fontname='Times New Roman') ax.set_xlim([-15.0,30.0]) ax.set_ylim([-10.0,10.0]) ax.set_zlim([0.0,25.0]) ax.set_box_aspect(aspect=(45,20,25)) ax.tick_params(axis='x', which='major', pad=8, labelsize=8) ax.tick_params(axis='y', which='major', pad=8, labelsize=8) ax.tick_params(axis='z', which='major', pad=8, labelsize=8) plt.show() # 计时结束 toc = time.time() print('Time cost {} s'.format(toc-tic )) print('结束'),如何调整输出的三维图到合适的视角

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