python 中三维图形用plt.show() 吗

在Python中，`matplotlib.pyplot`模块主要用于二维图形的绘制，并不适合直接创建复杂的三维图形。如果你想在Python中创建三维图像，应该使用专门的三维绘图库，如`mpl_toolkits.mplot3d`（基于matplotlib），`mayavi`, `pythreejs`（适用于Web应用），或是`Plotly` 和 `PySide2 + QtGraph`。

`plt.show()`通常是在二维matplotlib图表完成后用于显示图形的，它并不会用于生成三维图像。例如，如果你想要使用`mpl_toolkits.mplot3d`创建三维散点图，你会这样做：

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

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

# 创建一些随机数据
x, y, z = np.random.rand(100, 3)

ax.scatter(x, y, z)
ax.set_xlabel('X Label')
ax.set_ylabel('Y Label')
ax.set_zlabel('Z Label')

plt.show()  # 这里用于显示三维图形

在这个例子中，`plt.show()`就是用来显示由`Axes3D`对象产生的三维图像。

相关问题

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。

python中fig = plt.figure()三维坐标中各坐标显示范围固定

要固定三维坐标轴的显示范围，可以使用 `set_xlim`, `set_ylim` 和 `set_zlim` 方法来设置每个坐标轴的显示范围。具体地：

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

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

# 生成一些数据
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [6, 7, 8, 9, 10]
z = [11, 12, 13, 14, 15]

# 绘制散点图
ax.scatter(x, y, z)

# 设置每个坐标轴的显示范围
ax.set_xlim([0, 6])
ax.set_ylim([5, 11])
ax.set_zlim([10, 16])

plt.show()

在上面的代码中，`ax.set_xlim([0, 6])` 将 x 轴的显示范围固定在 0 到 6 之间，`ax.set_ylim([5, 11])` 将 y 轴的显示范围固定在 5 到 11 之间，`ax.set_zlim([10, 16])` 将 z 轴的显示范围固定在 10 到 16 之间。