Python繪製三維圖

平常我們看到的物體一般是三維空間中的立體圖形，今天跟大家一起來學習用Python繪製立體圖形。

導入繪圖數據

繪製三維圖

2.1  繪製三維線性圖

2.2  用股票數據繪製三維折線圖

2.3  用股票數據繪製三維散點圖

2.4  用股票數據繪製三維柱狀圖

2.5  用bar3d函數繪製三維柱狀圖

import osimport pandas as pd
os.chdir(r'F:\公眾號\6.學習python')   date = pd.read_csv("股票數據.csv", encoding = 'GBK')    
註：如需文中數據進行練習，可到公眾號中回復「股票數據波動」即可免費獲取。
 1   繪製三維線性圖
為了熟悉三維空間圖形的繪圖原理，首先創建由5個點依次連接而成的三維線圖，具體語句如下：
import matplotlib.pyplot as plt          from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D  
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']   plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False    
plt.subplot(projection='3d')              x = [0, 0, 1, 4, 5]                       y = [1, 1, 1, 1, 2]                       z = [2, 0, 3, 4, 5]                       plt.plot(x, y, z)                         plt.xlabel('x軸')                         plt.ylabel('y軸')                         plt.title('三維線圖')                     plt.show()
 2   用股票數據繪製三維折線圖
按年月分組，統計股票收盤價的均值，並以年對應的標籤為x軸，月對應的標籤為y軸，收盤價對應的數值為z軸，繪製三維折線圖，具體語句如下：
date = date.set_index('日期')                  date.index = pd.to_datetime(date.index)        result = date[['收盤價']].groupby([date.index.year, date.index.month]).mean()  plt.subplot(projection='3d')                   plt.plot(result.index.codes[0], result.index.codes[1], result['收盤價'])       plt.xlabel('對應年標籤')                       plt.ylabel('對應月標籤')                       plt.title('按年月繪製收盤價的變化趨勢三維圖')  plt.show()
 3   用股票數據繪製三維散點圖
按年月分組，統計收盤價均值、換手率均值、成交筆數均值，分別作為x軸、y軸、z軸繪製三維散點圖，具體語句如下：
result = date.groupby([date.index.year, date.index.month]).agg(val1=('收盤價', 'mean'), val2=('換手率', 'mean'), val3=('成交筆數', 'mean'))ax = plt.subplot(projection='3d')                            ax.scatter(result['val1'], result['val2'], result['val3'])   plt.xlabel('按年月統計收盤價均值')                           plt.ylabel('按年月統計換手率均值')                           plt.title('股票數據三維散點圖')                              plt.show()
 4   用股票數據繪製三維柱狀圖
按年月分組，統計股票收盤價的均值。並以月對應標籤為x軸，每月對應收盤價均值為y軸，年對應標籤為z軸，繪製三維柱狀圖，具體語句如下：
import matplotlib.cm as cm       
result = date[['收盤價']].groupby([date.index.year, date.index.month]).mean()  plt.subplot(projection='3d')     plt.bar(result.index.codes[1], result['收盤價'], zs=result.index.codes[0], color=cm.ScalarMappable().to_rgba(result.index.codes[0])) sm = plt.cm.ScalarMappable(norm=plt.Normalize(vmin=result.index.codes[0].min(), vmax=result.index.codes[0].max()))plt.colorbar(sm)                 plt.xlabel('對應月標籤')         plt.ylabel('每月對應收盤價均值') plt.title('三維條形圖')          plt.show()
 5   用bar3d函數繪製三維柱狀圖
為了讓三維柱狀圖繪製得更加清晰，用bar3d函數繪製一版三維柱狀圖，具體語句如下：
result = date[['收盤價']].groupby([date.index.year, date.index.month]).mean()   ax = plt.subplot(projection='3d')   ax.bar3d(x=result.index.codes[0], y=result.index.codes[1], z=0, dx=1, dy=1, dz=result['收盤價'], color=cm.ScalarMappable().to_rgba(result.index.codes[0]))  plt.xlabel('年對應標籤')            plt.ylabel('月對應標籤')            plt.title('3維直方圖')              plt.show()
至此，在Python中繪製三維圖已全部講解完畢，感興趣的同學可以自己實現一遍。
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