python绘图3d
❶ 三维坐标系下，python如何获取鼠标点击事件，返回三维坐标x,y,z
提前设置好函数，可以自己做一个api，获取鼠标的位置，将鼠标的位置翻译成三维坐标数值。，
❷ Python如何运用matplotlib库绘制3D图形
3D图形在数据分析、数据建模、图形和图像处理等领域中都有着广泛的应用，下面将给大家介绍一下如何在Python中使用 matplotlib进行3D图形的绘制，包括3D散点、3D表面、3D轮廓、3D直线（曲线）以及3D文字等的绘制。
准备工作：
python中绘制3D图形，依旧使用常用的绘图模块matplotlib，但需要安装mpl_toolkits工具包，安装方法如下：windows命令行进入到python安装目录下的Scripts文件夹下，执行： pip install --upgrade matplotlib即可；Linux环境下直接执行该命令。
安装好这个模块后，即可调用mpl_tookits下的mplot3d类进行3D图形的绘制。
下面以实例进行说明。
1、3D表面形状的绘制
这段代码是绘制一个3D的椭球表面，结果如下：
2、3D直线（曲线）的绘制
这段代码用于绘制一个螺旋状3D曲线，结果如下：
3、绘制3D轮廓
绘制结果如下：
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4、绘制3D直方图
绘制结果如下：
5、绘制3D网状线
绘制结果如下：
6、绘制3D三角面片图
绘制结果如下：
7、绘制3D散点图
绘制结果如下：
❸ 怎么用python的numpy模块和matplotlib模块把下面这些文本做一个3d的数据建模
你好，你现在那个图是一个连续的波形图，因为你提供的是具体的数据，没有xyz之间的关系公式，所以只能是画一个散点图。假设你已经将xyz都读进来了，下面是一个画三d散点图的例子。
from mpl_toolkits.mplot3d.axes3d import Axes3D
#绘制3维的散点图
x = np.random.randint(0,10,size=100) #用你X的数据来代替
y = np.random.randint(-20,20,size=100) #用你Y的数据来代替
z = np.random.randint(0,30,size=100) #用你的Z的数据来代替
# 此处fig是二维
fig = plt.figure()
# 将二维转化为三维
axes3d = Axes3D(fig)
# axes3d.scatter3D(x,y,z)
# 效果相同
axes3d.scatter(x,y,z)
❹ python 怎样数据可视化 3d
准备工作
基本来讲，我们仍然需要创建一个图表并把想要的坐标轴添加到上面。但不同的是我们为图表指定的是3D视图，并且添加的坐标轴是Axes3D。
现在，我们可以使用几乎相同的函数来绘图了。当然，函数的参数是不同的，需要为3个坐标轴提供数据。
例如，我们要为函数mpl_toolkits.mplot3d.Axes3D.plot指定xs、ys、zs和zdir参数。其他的参数则直接传给matplotlib.axes.Axes.plot。下面来解释一下这些特定的参数。
1．xs和ys：x轴和y轴坐标。
2．zs：这是z轴的坐标值，可以是所有点对应一个值，或者是每个点对应一个值。
3．zdir：决定哪个坐标轴作为z轴的维度（通常是zs，但是也可以是xs或者ys）。
提示：模块mpl_toolkits.mplot3d.art3d包含了3D artist代码和将2D artists转化为3D版本的函数。在该模块中有一个rotate_axes方法，该方法可以被添加到Axes3D中来对坐标重新排序，这样坐标轴就与zdir一起旋转了。zdir默认值为z。在坐标轴前加一个'``-``'会进行反转转换，这样一来，zdir的值就可以是x、-x、y、-y、z或者-z。
操作步骤
以下代码演示了我们所解释的概念。
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()