matplotlib做三维图

Matplotlib是一个用于绘制数据可视化的Python库，它提供了丰富的绘图功能，包括二维图和三维图。对于三维图，Matplotlib提供了一个子模块mpl_toolkits.mplot3d来支持三维数据的可视化。

要使用Matplotlib绘制三维图，首先需要导入必要的模块和函数：

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

接下来，创建一个三维坐标轴对象：

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

然后，可以使用ax对象的方法来绘制不同类型的三维图形，例如散点图、线图、曲面图等。以下是一些常见的三维图形绘制示例：

1. 绘制散点图：

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 6, 8, 10]
z = [3, 6, 9, 12, 15]

ax.scatter(x, y, z)

2. 绘制线图：

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 6, 8, 10]
z = [3, 6, 9, 12, 15]

ax.plot(x, y, z)

3. 绘制曲面图：

import numpy as np

x = np.linspace(-5, 5, 100)
y = np.linspace(-5, 5, 100)
X, Y = np.meshgrid(x, y)
Z = np.sin(np.sqrt(X**2 + Y**2))

ax.plot_surface(X, Y, Z)

绘制完成后，可以通过设置坐标轴标签、标题等来美化图形，并使用plt.show()函数显示图形：

ax.set_xlabel('X')
ax.set_ylabel('Y')
ax.set_zlabel('Z')
ax.set_title('3D Plot')

plt.show()

这样就可以使用Matplotlib绘制三维图了。