python繪圖3d
❶ 三維坐標系下，python如何獲取滑鼠點擊事件，返回三維坐標x,y,z
提前設置好函數，可以自己做一個api，獲取滑鼠的位置，將滑鼠的位置翻譯成三維坐標數值。，
❷ Python如何運用matplotlib庫繪制3D圖形
3D圖形在數據分析、數據建模、圖形和圖像處理等領域中都有著廣泛的應用，下面將給大家介紹一下如何在Python中使用 matplotlib進行3D圖形的繪制，包括3D散點、3D表面、3D輪廓、3D直線（曲線）以及3D文字等的繪制。
准備工作：
python中繪制3D圖形，依舊使用常用的繪圖模塊matplotlib，但需要安裝mpl_toolkits工具包，安裝方法如下：windows命令行進入到python安裝目錄下的Scripts文件夾下，執行： pip install --upgrade matplotlib即可；Linux環境下直接執行該命令。
安裝好這個模塊後，即可調用mpl_tookits下的mplot3d類進行3D圖形的繪制。
下面以實例進行說明。
1、3D表面形狀的繪制
這段代碼是繪制一個3D的橢球表面，結果如下：
2、3D直線（曲線）的繪制
這段代碼用於繪制一個螺旋狀3D曲線，結果如下：
3、繪制3D輪廓
繪制結果如下：
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4、繪制3D直方圖
繪制結果如下：
5、繪制3D網狀線
繪制結果如下：
6、繪制3D三角面片圖
繪制結果如下：
7、繪制3D散點圖
繪制結果如下：
❸ 怎麼用python的numpy模塊和matplotlib模塊把下面這些文本做一個3d的數據建模
你好，你現在那個圖是一個連續的波形圖，因為你提供的是具體的數據，沒有xyz之間的關系公式，所以只能是畫一個散點圖。假設你已經將xyz都讀進來了，下面是一個畫三d散點圖的例子。
from mpl_toolkits.mplot3d.axes3d import Axes3D
#繪制3維的散點圖
x = np.random.randint(0,10,size=100) #用你X的數據來代替
y = np.random.randint(-20,20,size=100) #用你Y的數據來代替
z = np.random.randint(0,30,size=100) #用你的Z的數據來代替
# 此處fig是二維
fig = plt.figure()
# 將二維轉化為三維
axes3d = Axes3D(fig)
# axes3d.scatter3D(x,y,z)
# 效果相同
axes3d.scatter(x,y,z)
❹ python 怎樣數據可視化 3d
准備工作
基本來講，我們仍然需要創建一個圖表並把想要的坐標軸添加到上面。但不同的是我們為圖表指定的是3D視圖，並且添加的坐標軸是Axes3D。
現在，我們可以使用幾乎相同的函數來繪圖了。當然，函數的參數是不同的，需要為3個坐標軸提供數據。
例如，我們要為函數mpl_toolkits.mplot3d.Axes3D.plot指定xs、ys、zs和zdir參數。其他的參數則直接傳給matplotlib.axes.Axes.plot。下面來解釋一下這些特定的參數。
1．xs和ys：x軸和y軸坐標。
2．zs：這是z軸的坐標值，可以是所有點對應一個值，或者是每個點對應一個值。
3．zdir：決定哪個坐標軸作為z軸的維度（通常是zs，但是也可以是xs或者ys）。
提示：模塊mpl_toolkits.mplot3d.art3d包含了3D artist代碼和將2D artists轉化為3D版本的函數。在該模塊中有一個rotate_axes方法，該方法可以被添加到Axes3D中來對坐標重新排序，這樣坐標軸就與zdir一起旋轉了。zdir默認值為z。在坐標軸前加一個'``-``'會進行反轉轉換，這樣一來，zdir的值就可以是x、-x、y、-y、z或者-z。
操作步驟
以下代碼演示了我們所解釋的概念。
import random
import numpy as np
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.dates as mdates
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
mpl.rcParams['font.size'] = 10
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
for z in [2011, 2012, 2013, 2014]:
xs = xrange(1,13)
ys = 1000 * np.random.rand(12)
color =plt.cm.Set2(random.choice(xrange(plt.cm.Set2.N)))
ax.bar(xs, ys, zs=z, zdir='y', color=color, alpha=0.8)
ax.xaxis.set_major_locator(mpl.ticker.FixedLocator(xs))
ax.yaxis.set_major_locator(mpl.ticker.FixedLocator(ys))
ax.set_xlabel('Month')
ax.set_ylabel('Year')
ax.set_zlabel('Sales Net [usd]')
plt.show()