ax1.plot_surface

使用 ax.plot_surface 进行三维表面绘图
在 Matplotlib 中，可以通过 mpl_toolkits.mplot3d.Axes3D 创建一个支持三维绘图的 Axes 对象，并使用其内置的方法 plot_surface 来绘制三维曲面图。以下是关于该功能的具体实现及其参数说明。
参数解释

X, Y: 表示网格数据的二维数组，通常通过 numpy.meshgrid 函数生成。
Z: 表示高度值的数据矩阵，形状应与 X 和 Y 相同。
rstride 和 cstride: 控制沿行和列方向上的步长，默认为 10。较小的值会增加采样密度，从而提高图像质量但可能降低性能。
color, cmap: 定义颜色或颜色映射方案。

下面是一个完整的例子：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

fig = plt.figure(figsize=(8, 6))
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')

# Generate data points for the surface
u = np.linspace(-np.pi, np.pi, 100)
v = np.linspace(0, 2 * np.pi, 100)
U, V = np.meshgrid(u, v)

# Define Z values based on U and V (example function: sphere equation)
R = 1
X = R * np.outer(np.cos(U), np.sin(V)) # Outer product to create grid-like structure
Y = R * np.outer(np.sin(U), np.sin(V))
Z = R * np.outer(np.ones(np.size(U)), np.cos(V))

# Plotting the surface with colormap 'viridis'
surf = ax.plot_surface(X, Y, Z, rstride=4, cstride=4, cmap='viridis', edgecolor='none')
fig.colorbar(surf, shrink=0.5, aspect=10) # Add color bar indicating height levels

# Customize labels and title
ax.set_title("Example of 3D Surface Plot", fontsize=14)
ax.set_xlabel('X-axis Label')
ax.set_ylabel('Y-axis Label')
ax.set_zlabel('Z-axis Label')

plt.show()
登录后复制
上述代码展示了如何利用 plot_surface 方法构建球体模型并应用色彩渐变效果[^1]。值得注意的是，在 OO 风格编程模式下推荐采用 subplots() 初始化图表实例[^2]；而有关更复杂的金融统计指标计算，则可考虑引入第三方库如 StockStats 提供的支持[^3]。
另外需要注意的一点是，尽管本例仅展示了一个单独子图的情况，但在实际操作过程中完全可以依据需求在同一 Figure 下布局多个 Axes 实现多视角对比分析[^4][^5]。