python代码画图二维和三维，代码python熊猫

Python作为一门高级编程语言，在数据可视化方面发挥了重要的作用。Python有许多可视化库，可以轻松绘制具有良好外观的二维和三维图表。matplotlib是python最常用的可视化库，也是使用最广泛的。

一、二维图表绘制

matplotlib具有许多绘图功能，如折线图、散点图、柱状图、饼状图等。我们可以使用以下代码绘制一个简单的折线图：

```python

import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np

# 生成数据

x = np.linspace(0, 10, 100)

y = np.sin(x)

# 绘制图表

plt.plot(x, y)

# 设置图表属性

plt.title("Sin Function")

plt.xlabel("X Label")

plt.ylabel("Y Label")

# 显示图表

plt.show()

```

- import matplotlib.pyplot as plt：引入matplotlib并指定别名plt，方便我们简写代码

- np.linspace：生成从0到10之间100个等间距的数据

- np.sin：将x数据中每个数字转为其对应的sin函数值

- plt.plot：绘制折线图

- plt.title/ plt.xlabel/ plt.ylabel：设置标题和坐标轴标签

- plt.show：显示绘制出来的图表

二、三维图表绘制

除了绘制二维图表外，matplotlib也可以用于绘制三维图表。我们可以使用以下代码绘制一个简单的三维曲面图：

```python

from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np

# 生成数据

x = np.arange(-5, 5, 0.25)

y = np.arange(-5, 5, 0.25)

x, y = np.meshgrid(x, y)

r = np.sqrt(x**2 + y**2)

z = np.sin(r)

# 绘制图表

fig = plt.figure()

ax = Axes3D(fig)

ax.plot_surface(x, y, z, rstride=1, cstride=1, cmap='coolwarm')

# 显示图表

plt.show()

```

- from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D：导入Axes3D类，用于三维绘图

- np.meshgrid：生成x, y的网格，使每个坐标都有一个对应的值

- np.sqrt：计算r的值

- np.sin：将每个r的数字转为其对应的sin函数值

- ax.plot_surface：绘制三维曲面

- cmap='coolwarm'：设置颜色

三、知识点介绍

1. matplotlib基础

在matplotlib中，最基本的图表单位是坐标轴（axis）。每一个坐标轴都包含两个或者三个坐标轴对象，共同称为axis。以下是常见的坐标轴对象：

| 对象 | 描述 |

| -------- | --------------------------------------------- |

| Figure | 图表（整个图表） |

| Axes | 图表中的坐标系（一个/多个） |

| Axis | Axes对象的X,Y轴线 |

| Artist | 在Axes对象中绘制的所有图形对象，比如文本、线条 |

| Renderer | 使Artist在图表中真正出现的对象（布局、形状等） |

2. pyplot

pyplot是一个易于使用的高级接口，是matplotlib的一部分。pyplot将操作映射到axes对象。在pyplot中，绘制图表的基本步骤是：

- 创建一个figure对象

- 创建axes对象

- 生成绘制数据

- 绘制数据

- 添加图表属性

- 显示图表

3. 二维图表

常见的二维图表类型有折线图、散点图、柱状图、等高线图、饼状图等。每种类型的图表绘制方法不同，但基本步骤是相同的：生成数据→绘制图表→添加图表属性→显示图表。

4. 三维图表

在matplotlib中，可以使用Axes3D类创建三维坐标系。常见的三维图表类型有三维曲面、散点图、柱状图等。绘制三维图表的方法也是生成数据→绘制图表→添加图表属性→显示图表。

五、总结

本文介绍了如何使用matplotlib绘制二维和三维图表，通过阅读文中代码示例和知识点描述，读者可以初步了解matplotlib的基础概念和使用方法。这只是Python数据可视化的冰山一角，如果想要更深入地了解Python可视化库，还需对Pandas、Seaborn等库进行学习。 如果你喜欢我们三七知识分享网站的文章， 欢迎您分享或收藏知识分享网站文章 欢迎您到我们的网站逛逛喔！https://www.37seo.cn/