Matplotlib 三维曲面图——plot_surface()函数
原文：https://www.studytonight.com/matplotlib/matplotlib-3d-surface-plot-plot_surface-function
在本教程中，我们将介绍如何在 matplotlib 库中创建三维曲面图。
在 Matplotlib 的 mpl_toolkits.mplot3d 工具包中有axes3d提供必要的功能，这些功能在创建 3D 曲面图时非常有用。
三维数据集的表示主要称为表面图。
有一点需要注意的是，表面图提供了 X 和 Z 两个自变量和指定的因变量 Y 之间的关系，而不仅仅是显示单个数据点。
曲面图是等高线图的伴生图，与线框图相似，但也有区别，它是每个线框基本上是一个填充多边形。
借助于此，曲面的拓扑可以非常容易地可视化。
三维曲面图的创建
为了创建三维表面图，在 matplotlib 中使用ax.plot_surface()函数。
该功能所需的语法如下所示:
ax.plot_surface(X, Y, Z)
在上面的语法中，X 和 Y 主要表示点 X 和 Y 的 2D 数组，而 Z 用于表示高度的 2D 数组。
plot_surface()属性
该功能的一些属性如下:
1。遮阳
该属性用于给面部颜色着色。
2 .面色〔t1〕
此属性用于指示单个曲面的面颜色
3。vmax
该属性指示地图的最大值。
4 .虚拟机
该属性指示地图的最小值。
5。定额
该属性作为一个实例来规范化颜色映射的值
6。颜色
该属性指示表面的颜色
7. cmap
该属性指示表面的颜色映射
8 .rcunt〔t1〕
该属性用于指示要使用的行数该属性的默认值为 50
9 .账户
该属性用于指示要使用的列数该属性的默认值为 50
10。rstride
该属性用于指示行步幅的数组(即步长)
11 时。cstride
此属性用于指示列跨度的数组(即步长)
三维表面绘图基本示例
下面我们有一个代码，我们将使用上述功能创建一个三维表面图:
from mpl_toolkits import mplot3d
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.outer(np.linspace(-4, 4, 33), np.ones(33))
y = x.copy().T
z = (np.sin(x **2) + np.cos(y **2) )
fig = plt.figure(figsize =(14, 9))
ax = plt.axes(projection ='3d')
ax.plot_surface(x, y, z)
plt.show()
上述代码的输出如下:
梯度表面图
该图结合了三维表面图和 2D 等高线图。在“渐变”曲面图中，三维曲面的颜色与 2D 等高线图相同。表面高的部分包含不同的颜色，而不是表面低的部分。
所需的语法是:
ax.plot_surface(X, Y, Z, cmap, linewidth, antialiased)
其中cmap用于设置表面的颜色。
渐变表面绘图示例
现在是时候覆盖渐变表面图了。其代码片段如下所示:
from mpl_toolkits import mplot3d
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.outer(np.linspace(-3, 3, 32), np.ones(32))
y = x.copy().T
z = (np.sin(x **2) + np.cos(y **2) )
fig = plt.figure(figsize =(14, 9))
ax = plt.axes(projection ='3d')
my_cmap = plt.get_cmap('cool')
surf = ax.plot_surface(x, y, z, cmap = my_cmap, edgecolor ='none')
fig.colorbar(surf, ax = ax, shrink = 0.7, aspect = 7)
ax.set_title('Surface plot')
plt.show()
上述代码的输出如下:
