也可以绘制3D图形，这为数据可视化和科学计算带来了更多的可能性。本文将。

3D绘图？

2D图形可以很好地展示数据，但是在某些情况下，3D图形可以更好地展示数据。例如，在气象学和地球科学中，3D图形可以更好地展示地球表面的海拔高度和地形。在分子生物学中，3D图形可以更好地展示蛋白质和DN的结构。此外，3D图形可以帮助我们更好地了解物体的形状和空间关系。

3D绘图库

具有多种3D绘图库，例如Mayavi、Vispy、Plotly、PyVista等。本文将重点介绍Matplotlib中的3D绘图功能。

Matplotlib中的3D绘图

plplot3d模块实现的。这个模块提供了一些类，例如xes3D和Proj3d，它们可以用于创建和操作3D图形。

下面是一个简单的例子，展示如何使用Matplotlib创建3D散点图

portatplotlib.pyplot as pltplplot3dport xes3Dportumpyp

fig = plt.figure()='3d')

pdomormal(size=100)pdomormal(size=100)pdomormal(size=100)

ax.scatter(x, y, z)

plt.show()

umpy生成了100个随机数作为x、y、z轴的值，并使用ax.scatter()方法创建了一个3D散点图。

除了散点图，Matplotlib还支持绘制3D线图、曲面图、等高线图等。下面是一个绘制3D曲面图的例子

portatplotlib.pyplot as pltplplot3dport xes3Dportumpyp

fig = plt.figure()='3d')

pspace(-5, 5, 100)pspace(-5, 5, 100)peshgrid(x, y)pp.sqrt(X2 + Y2))

ax.plot_surface(X, Y, Z)

plt.show()

umpyp()计算了每个点的高度值，然后使用ax.plot_surface()方法创建了一个3D曲面图。

plplot3d模块，我们可以使用Matplotlib绘制各种3D图形，例如散点图、线图、曲面图、等高线图等。