python 各种画图（2D 3D）-1 _matplotlib 官方网站笔记

背景

需利用python进行3D可视化处理，用于分析python得到的数据的正确性。

知识学习

python高阶3D绘图---pyvista模块，mayavi模块，pyopengl模块，MoviePy模块基础使用-CSDN博客

python用于3D绘图的模块比较多，pyvista模块，mayavi模块，pyopengl模块，MoviePy模块matplotlib库。建议直接看官方教程比较快。工具很多，具体使用哪一种，根据各模块的特点选用。

如下官网链接

Mayavi: 3D scientific data visualization and plotting in Python — mayavi 4.8.3.dev0 文档

Matplotlib 文档_Matplotlib 中文网

Matplotlib — Visualization with Python （推荐看英文官网）

Examples — PyVista 0.43.1 documentation

PyOpenGL -- The Python OpenGL Binding (sourceforge.net)

MoviePy中文手册 — moviepy-cn 文档

应用

代码如下：

这个项目是因为，已经将得到的数据存在xlsx中，所以增加了读数据的操作，直接调用python的数据也一样，主要用到如下代码用于3d 散点图的显示

# 显示图形
    fig = plt.figure(figsize=(10, 8))  # 设置图形大小
    ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')

    ax.scatter(Oab_rows_x, Oab_rows_y, Oab_rows_z, label='O set', s=1, alpha=0.8)
    ax.scatter(Pxb_rows_x, Pxb_rows_y, Pxb_rows_z, color='red', label='x set', s=1, alpha=0.8)
    ax.scatter(Pyb_rows_x, Pyb_rows_y, Pyb_rows_z, color='black', label='y set', s=1, alpha=0.8)
    # 添加图例
    ax.legend()
    plt.show()

官网中还有很多图例，如下截图

怎么设置图例，出图漂亮

一个应用代码如下: （仅做学习记录，画图看官网）


import numpy as np
import math
import pandas as pd

import matplotlib
matplotlib.use('TkAgg')
import matplotlib.pyplot as plt

import openxlsx

# 主函数
def main(excel_file, sheet_name):
    # 读取Excel文件
    df = pd.read_excel(excel_file, sheet_name=sheet_name)

    result_rows = []
    Oab_rows_x = []
    Oab_rows_y = []
    Oab_rows_z = []

    Pxb_rows_x = []
    Pxb_rows_y = []
    Pxb_rows_z = []

    Pyb_rows_x = []
    Pyb_rows_y = []
    Pyb_rows_z = []

    # 遍历DataFrame的每一行
    for index, row in df.iterrows():
        Oab = np.array([row['Oab_x'], row['Oab_y'], row['Oab_z']])
        Pxb = np.array([row['Pxb_x'], row['Pxb_y'], row['Pxb_z']])
        Pyb = np.array([row['Pyb_x'], row['Pyb_y'], row['Pyb_z']])

        Oab_row_x = Oab[0]
        Oab_rows_x.append(Oab_row_x)
        Oab_row_y = Oab[1]
        Oab_rows_y.append(Oab_row_y)
        Oab_row_z = Oab[2]
        Oab_rows_z.append(Oab_row_z)
        Pxb_row_x = Pxb[0]
        Pxb_rows_x.append(Pxb_row_x)
        Pxb_row_y = Pxb[1]
        Pxb_rows_y.append(Pxb_row_y)
        Pxb_row_z = Pxb[2]
        Pxb_rows_z.append(Pxb_row_z)
        Pyb_row_x = Pyb[0]
        Pyb_rows_x.append(Pyb_row_x)
        Pyb_row_y = Pyb[1]
        Pyb_rows_y.append(Pyb_row_y)
        Pyb_row_z = Pyb[2]
        Pyb_rows_z.append(Pyb_row_z)
        

    # 显示图形
    fig = plt.figure(figsize=(10, 8))  # 设置图形大小
    ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')

    ax.scatter(Oab_rows_x, Oab_rows_y, Oab_rows_z, label='O set', s=1, alpha=0.8)
    ax.scatter(Pxb_rows_x, Pxb_rows_y, Pxb_rows_z, color='red', label='x set', s=1, alpha=0.8)
    ax.scatter(Pyb_rows_x, Pyb_rows_y, Pyb_rows_z, color='black', label='y set', s=1, alpha=0.8)
    # 添加图例
    ax.legend()
    plt.show()


# 调用主函数
if __name__ == "__main__":
    excel_file = 'C:\\Users\Desktop\output.xlsx'  # 假设Excel文件名是data.xlsx
    sheet_name = 'Sheet 1'     # 假设数据在第一个工作表上
    main(excel_file, sheet_name)

其中如下代码是因为报错，可参照链接解决。

import matplotlib
matplotlib.use('TkAgg')
import matplotlib.pyplot as plt

matplotlib:报错：ImportError: Cannot load backend ‘TkAgg‘ which requires the ‘tk‘ interactive 的处理记录_importerror: cannot load backend 'tkagg' which req-CSDN博客

拓展：matplotlib 官方网站

按数据分类：

Pairwise data#

成对、表格、和函数数据。\((x, y)\)\((var\_0, \cdots, var\_n)\)\(f(x)=y\)

统计类数据

数据集中至少一个变量的分布图。其中一些方法还计算分布。

网格化数据

不规则的网格化数据

3D和立体数据

用户指导

目录如下

Quick start guide#

A simple example
Parts of a Figure
Types of inputs to plotting functions
Coding styles
Styling Artists
Labelling plots
- Axes labels and text
- Using mathematical expressions in text
- Annotations
- Legends
Axis scales and ticks
Color mapped data
Working with multiple Figures and Axes
More reading

上图是figure的组成元素。要是绘制简单的图形，直接参照Quick start guide官方代码。也可以直接看教程。

教程

Introductory# 初级

Quick start guide
Customizing Matplotlib with style sheets and rcParams 自定义属性及参数设置
Animations using Matplotlib 动画

Intermediate 中级

Legend guide 图例指南
Styling with cycler 演示自定义属性周期设置，以控制多线绘图的颜色和其他样式属性。
Constrained layout guide 约束布局
Tight layout guide 紧凑布局
Arranging multiple Axes in a Figure 多坐标
Autoscaling Axis 可缩放
origin and extent in imshow

Advanced 高级

Faster rendering by using blitting 动画
Path Tutorial 轨迹
Path effects guide 轨迹效果
Transformations Tutorial 官网说应用较少

Colors 颜色设置

See Colors.

Text 文本设置

See Text.

Toolkits 工具箱子

See User Toolkits.

The axisartist toolkit 自定义轴类
The axes_grid1 toolkit 网格图工具
The mplot3d toolkit 3D图工具

Contents

The mplot3d toolkit
- Line plots
- Scatter plots
- Wireframe plots
- Surface plots
- Tri-Surface plots
- Contour plots
- Filled contour plots
- Polygon plots
- Bar plots
- Quiver
- 2D plots in 3D
- Text