python多边形画为三维图像

要将Python中的多边形画为三维图像，可以使用matplotlib库中的mplot3d子库。具体步骤如下：

1. 导入需要的库：

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

2. 定义多边形的顶点坐标：

vertices = np.array([[0, 0, 0], [1, 0, 0], [1, 1, 0], [0, 1, 0], [0.5, 0.5, 1]])

3. 定义多边形的面：

faces = np.array([[0, 1, 2], [0, 2, 3], [0, 1, 4], [1, 2, 4], [2, 3, 4], [3, 0, 4]])

4. 创建3D图像对象并绘制多边形：

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
ax.plot_trisurf(vertices[:,0], vertices[:,1], vertices[:,2], triangles=faces)
plt.show()

这样就可以将多边形画为三维图像了。

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python画立体的心_在python3中绘制三维多边形

要在Python中绘制三维多边形，需要使用一些外部库来实现。其中比较常用的有Matplotlib和Mayavi。

下面是使用Matplotlib库绘制三维心形的代码：

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

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

u = np.linspace(0, 2 * np.pi, 100)
v = np.linspace(0, 2 * np.pi, 100)

x = 16 * np.sin(u) ** 3
y = 13 * np.cos(u) - 5 * np.cos(2 * u) - 2 * np.cos(3 * u) - np.cos(4 * u)
z = (np.sin(v) + 2) * (np.cos(v / 2) ** 5)

ax.plot(x, y, z, color='red')

plt.show()

代码中使用了numpy库生成了x、y、z三个坐标轴的坐标点，然后使用Matplotlib的3D绘图功能将其绘制出来。

这段代码的输出是一个绘制了三维心形的图像。