Python使用Matplotlib绘制三维曲面图像（三维玫瑰）_python matplotlib plot_surface

导言：

数据可视化在数据分析和科学研究中起着重要的作用。Matplotlib是一个流行的Python数据可视化库，提供了丰富的绘图工具和函数。在本篇博客中，我们将介绍如何使用Matplotlib绘制一个三维曲面图像，并通过代码实例演示其中的关键部分。

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和其他库一样，同时具有优缺点：

优点：

1. 简洁明了：给定的代码片段相对较短，且使用了一些简洁的NumPy和Matplotlib函数，使得代码逻辑清晰易懂。

2. 强大的绘图功能：Matplotlib提供了丰富的绘图函数和选项，使得绘制复杂的三维曲面图像成为可能。通过plot_surface函数，我们可以灵活地控制曲面的形状、颜色和外观等属性。

3. 高度可定制性：通过参数调整和配置选项，我们可以根据需求对图形进行各种自定义。例如，通过指定颜色映射对象和调整网格间隔等参数，可以进一步改进图形的可视效果。

4. 可扩展性：给定的代码片段可以作为基础，进一步添加其他绘图元素和功能，例如添加坐标轴标签、图例、标题等，以及进行交互式操作。

缺点：

1. 可读性较差：尽管代码使用简洁的函数和变量名，但对于没有使用过NumPy和Matplotlib的初学者来说，代码的含义可能不够直观。较长的一行代码也增加了理解的难度。

2. 缺乏注释：给定的代码片段没有提供注释，对于阅读和理解代码的过程而言，注释是非常有价值的。注释可以解释代码的目的、关键步骤以及参数的含义，有助于其他人更好地理解代码的功能。

3. 依赖库复杂性：虽然NumPy和Matplotlib是广泛使用的Python库，但对于不熟悉这些库的开发者来说，可能需要花费一些时间学习和理解其使用方式和函数。此外，引入多个库和模块也增加了代码的复杂性和维护的难度。

4. 可移植性差：给定的代码片段中使用了一些特定的数值范围和参数，这可能使得代码在其他数据集或场景中的适用性有限。在实际应用中，可能需要对代码进行适当的调整和修改，以满足特定的需求。

引入所需库和模块：

首先，我们需要导入一些必要的库和模块，包括NumPy、Matplotlib的pyplot模块以及Matplotlib的Axes3D模块。下面是相关的导入语句：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import cm
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

创建图形对象和子图对象：

在Matplotlib中，我们可以通过创建图形对象和子图对象来实现图形的绘制。下面的代码片段展示了如何创建一个图形对象和一个具有三维投影的子图对象：

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(projection='3d')

生成数据：

接下来，我们需要生成一些数据用于绘制三维曲面。下面的代码片段展示了生成数据的过程：

[x, t] = np.meshgrid(np.array(range(25)) / 24.0, np.arange(0, 575.5, 0.5) / 575 * 17 * np.pi - 2 * np.pi)
p = (np.pi / 2) * np.exp(-t / (8 * np.pi))
u = 1 - (1 - np.mod(3.6 * t, 2 * np.pi) / np.pi) ** 4 / 2
y = 2 * (x ** 2 - x) ** 2 * np.sin(p)
r = u * (x * np.sin(p) + y * np.cos(p))
h = u * (x * np.cos(p) - y * np.sin(p))

其中，np.meshgrid函数用于生成二维网格数据，np.arange函数用于生成一个等差数列。这些数据将用于定义曲面的形状和位置。

绘制三维曲面：

在生成了所需的数据之后，我们可以使用Matplotlib的plot_surface函数来绘制三维曲面。下面的代码片段展示了绘制曲面的关键部分：

c= cm.get_cmap('spring_r')
surf = ax.plot_surface(r * np.cos(t), r * np.sin(t), h, rstride=1, cstride=1,
                       cmap=c, linewidth=0, antialiased=True)

t), r * np.sin(t), h, rstride=1, cstride=1, cmap=c, linewidth=0, antialiased=True)

其中，plot_surface函数的参数包括曲面的x、y、z坐标数据，以及其他一些绘图选项。在这个例子中，我们使用cm.get_cmap函数获取一个颜色映射对象，以在曲面上应用颜色。最后，将绘制的曲面对象添加到子图对象中。

显示图形：

完成曲面绘制之后，我们可以通过调用plt.show()函数来显示图形。下面是相关的代码片段：

plt.show()

这将打开一个新窗口显示我们生成的三维曲面图像。

完整代码如下：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import cm
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
 
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(projection='3d')
[x, t] = np.meshgrid(np.array(range(25)) / 24.0, np.arange(0, 575.5, 0.5) / 575 * 17 * np.pi - 2 * np.pi)
p = (np.pi / 2) * np.exp(-t / (8 * np.pi))
u = 1 - (1 - np.mod(3.6 * t, 2 * np.pi) / np.pi) ** 4 / 2
y = 2 * (x ** 2 - x) ** 2 * np.sin(p)
r = u * (x * np.sin(p) + y * np.cos(p))
h = u * (x * np.cos(p) - y * np.sin(p))
c= cm.get_cmap('spring_r')
surf = ax.plot_surface(r * np.cos(t), r * np.sin(t), h, rstride=1, cstride=1,
                       cmap= c, linewidth=0, antialiased=True)
plt.show()

效果如下图：

总结：

本篇博客介绍了如何使用Matplotlib绘制三维曲面图像。我们从导入所需的库和模块开始，然后创建了图形对象和子图对象。接着，生成了用于绘制曲面的数据，并使用plot_surface函数绘制了曲面。最后，通过调用plt.show()函数显示了图形。通过这个例子，我们可以更好地理解Matplotlib在三维数据可视化方面的应用。

希望本篇博客对你理解Matplotlib的使用和三维数据可视化有所帮助。如果你对数据可视化或其他相关主题有更多兴趣，可以继续探索Matplotlib的文档和示例代码，以便更深入地学习和应用。祝你在数据分析和科学研究中取得更好的成果！