python如何根据坐标点绘三维图
用户关注问题
如何在Python中导入绘制三维图所需的库？
我打算在Python里绘制三维图，需要知道哪些库是必须安装和导入的？
Python绘制三维图的常用库
在Python中，常用的绘制三维图的库是matplotlib，特别是其mpl_toolkits.mplot3d模块。此外，numpy用于生成和处理坐标点数据也非常有帮助。安装时可以使用命令pip install matplotlib numpy。导入时需要from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D和import matplotlib.pyplot as plt，以及import numpy as np。
如何将一组三维坐标点绘制为散点图？
我有许多三维坐标点，想用Python将它们可视化成散点图，该如何操作？
利用matplotlib绘制三维散点图的方法
可以先导入matplotlib和mpl_toolkits.mplot3d中的Axes3D模块，然后创建一个三维图形的Axes对象。使用ax.scatter(x, y, z)方法将三个坐标数组传入，即可绘制三维散点图。例如：
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import numpy as np
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
x = np.array([...])
y = np.array([...])
z = np.array([...])
ax.scatter(x, y, z)
plt.show()
如何根据坐标点绘制三维曲面或线条？
如果我想用Python根据已有的三维坐标点绘制曲线或曲面，应当采取什么方法？
三维曲面和曲线的绘制方法
若绘制三维曲线，可以使用ax.plot3D()方法，将各点坐标作为参数传入。若绘制三维曲面，通常需要x和y的网格数据及对应的z值矩阵，然后使用ax.plot_surface(x, y, z)实现。numpy的meshgrid函数能够帮忙生成规则网格，便于绘制曲面。曲线绘制适合点的序列连接，曲面需要规则格点数据才易完成。