python3.10 Axes3D绘制3d图不出图解决办法_python 绘制3d图不显示

引入模块

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib
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创建3d图代码

# 创建窗口
fig=plt.figure()
# 在该窗口中创建3d绘图对象
ax=Axes3D(fig)
# 创建点的x和y坐标数组
x=np.arange(-3,3,0.2)
y=np.arange(-3,3,0.2)
# 网格化处理
x,y=np.meshgrid(x,y)
# 计算某个点到原点的距离为半径
r=np.sqrt(x**2+y**2)
# 以半径为基准，求它的正弦值为点的z轴坐标
z=np.sin(r)
# 绘制图像
ax.plot_surface(x,y,z,rstride=3,cstride=1,cmap="hot")

# 底部的投影
ax.contour(x,y,z, zdir = 'z', offset = -1, cmap = plt.get_cmap('rainbow'))
# 设置z轴的维度，x,y类似
ax.set_zlim(-2, 2)
plt.show()
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这是网上大多都这样写的，执行发现一片空白不出图。
百度之后，有说降到3.8就可以了，结论是3.9以上已经不支持此绘图了。

继续查找，随后有说加fig.add_axes(ax)
试了试，出图了

修改代码：

ax=Axes3D(fig)
fig.add_axes(ax)
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完整代码：

# 3D图
matplotlib.rcParams['axes.unicode_minus']=False
# 创建窗口
fig=plt.figure()
# 在该窗口中创建3d绘图对象
ax=Axes3D(fig)
fig.add_axes(ax)
# 创建点的x和y坐标数组
x=np.arange(-3,3,0.2)
y=np.arange(-3,3,0.2)
# 网格化处理
x,y=np.meshgrid(x,y)
# 计算某个点到原点的距离为半径
r=np.sqrt(x**2+y**2)
# 以半径为基准，求它的正弦值为点的z轴坐标
z=np.sin(r)
# 绘制图像
ax.plot_surface(x,y,z,rstride=3,cstride=1,cmap="hot")

# 底部的投影
ax.contour(x,y,z, zdir = 'z', offset = -1, cmap = plt.get_cmap('rainbow'))
# 设置z轴的维度，x,y类似
ax.set_zlim(-2, 2)
plt.show()
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效果图