【基础】利用Matplotlib的3D绘图功能进行三维数据的可视化和交互。

# 2.1.1 基本图形的创建

Matplotlib 提供了一系列函数来创建基本的三维图形，包括散点图、折线图、表面图和等值面图。这些函数通常采用类似的语法，需要提供数据点坐标作为输入。

例如，要创建一个三维散点图，可以使用 `scatter3D` 函数：

import matplotlib.pyplot as plt

# 定义数据点坐标
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [6, 7, 8, 9, 10]
z = [11, 12, 13, 14, 15]

# 创建散点图
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
ax.scatter3D(x, y, z)

# 显示图形
plt.show()

# 2. Matplotlib 3D 绘图高级技巧

本节将深入探讨 Matplotlib 3D 绘图的高级技巧，包括图形创建和修改、交互操作、保存和导出。

### 2.1 3D 图形的创建和修改

#### 2.1.1 基本图形的创建

在 Matplotlib 中创建 3D 图形需要使用 `Axes3D` 类。它提供了创建各种 3D 图形的函数，包括散点图、折线图、曲面图和等值面图。

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

# 创建一个 3D 图形
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')

# 创建一个 3D 散点图
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [6, 7, 8, 9, 10]
z = [11, 12, 13, 14, 15]
ax.scatter(x, y, z)

plt.show()

**代码逻辑分析：**

* `fig = plt.figure()`：创建一个新的图形。
* `ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')`：在图形中添加一个 3D 子图。
* `ax.scatter(x, y, z)`：创建并绘制一个 3D 散点图，其中 `x`、`y` 和 `z` 是数据点坐标的列表。
* `plt.show()`：显示图形。

#### 2.1.2 图形属性的自定义

创建图形后，可以自定义其属性，例如颜色、线宽、标记大小和视角。

# 自定义图形属性
ax.set_xlabel('X 轴')
ax.set_ylabel('Y 轴')
ax.set_zlabel('Z 轴')
ax.set_title('3D 散点图')

ax.scatter(x, y, z, c='r', marker='o', s=100)

**代码逻辑分析：**

* `ax.set_xlabel('X 轴')`：设置 X 轴标签。
* `ax.set_ylabel('Y 轴')`：设置 Y 轴标签。
* `ax.set_zlabel('Z 轴')`：设置 Z 轴标签。
* `ax.set_title('3D 散点图')`：设置图形标题。
* `ax.scatter(x, y, z, c='r', marker='o', s=100)`：重新绘制散点图，设置颜色为红色 (`c='r'`)、标记形状为圆形 (`marker='o'`)、标记大小为 100 (`s=100`)。

### 2.2 3D 图形的交互操作

#### 2.2.1 视图的旋转和缩放

Matplotlib 提供了交互式操作 3D 图形的能力，例如旋转和缩放视图。

# 启用交互模式
plt.ion()

# 旋转视图
ax.view_init(elev=10, azim=30)

# 缩放视图
ax.dist = 10

**代码逻辑分析：**

* `plt.ion()`：启用交互模式，允许在运行时进行交互。
* `ax.view_init(elev=10, azim=30)`：设置视图的仰角 (`elev`) 和方位角 (`azim`)。
* `ax.dist = 10`：设置视图的距离。

#### 2.2.2 数据点的拾取和操作

还可以拾取和操作 3D 图形中的数据点。

# 拾取数据点
picked_point = plt.ginput(1)

# 操作数据点
picked_point[0][0] += 1
ax.scatter(x, y, z)

**代码逻辑分析：**

* `picked_point = plt.ginput(1)`：拾取一个数据点，并将其坐标存储在 `picked_point` 中。
* `picked_point[0][0] += 1`：将拾取的数据点的 X 坐标增加 1。
* `ax.scatter(x, y, z)`：重新绘制散点图，显示更新后的数据点。

### 2.3 3D 图形的保存和导出

#### 2.3.1 图形文件的保存

创建的 3D 图形可以保存为各种文件格式，例如 PNG、JPEG 和 PDF。

# 保存图形为 PNG 文件
plt.savefig('3d_scatter.png')

# 保存图形为 PDF 文件
plt.savefig('3d_scatter.pdf')

**代码逻辑分析：**

* `plt.savefig('3d_scatter.png')`：将图形保存为 PNG 文件。
* `plt.savefig('3d_scatter.pdf')`：将图形保存为 PDF 文件。

#### 2.3.2 图形数据的导出

除了保存图形文件外，还可以导出图形数据，例如数据点坐标和属性。

# 导出数据点坐标
x_data, y_data, z_data = ax.get_data()

# 导出图形属性
title = ax.get_ti