三个案例，彻底学会Python三维绘图

在Python中，你可以使用matplotlib库进行三维绘图。以下是三个例子，展示如何使用matplotlib的mplot3d工具包进行三维绘制。

例子1：绘制三维散点图

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 = [5, 6, 2, 3, 13]
z = [2, 3, 3, 3, 5]
 
# 绘制散点图
ax.scatter(x, y, z)
 
plt.show()

例子2：绘制三维线框图

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 = [5, 6, 2, 3, 13]
z = [2, 3, 3, 3, 5]
 
# 绘制线框图
ax.plot(x, y, z)
 
plt.show()

例子3：绘制三维表面图

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')
 
# 生成一些数据
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.linspace(0, 10, 100)
x, y = np.meshgrid(x, y)
z = np.sin(np.sqrt(x**2 + y**2))
 
# 绘制表面图
ax.plot_surface(x, y, z)
 
plt.show()

这些例子展示了如何使用matplotlib的mplot3d工具包创建基本的三维图形。你可以通过修改数据和选择不同的绘图函数来自定义这些例子以满足你的具体需求。