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這篇文章主要講解了“Python數據分析之Matplotlib 3D圖怎么實現”，文中的講解內容簡單清晰，易于學習與理解，下面請大家跟著小編的思路慢慢深入，一起來研究和學習“Python數據分析之Matplotlib 3D圖怎么實現”吧！
Matplotlib 提供了mpl_toolkits.mplot3d工具包來進行3D圖表的繪制，我們導入下簡單使用如下：
from mpl_toolkits import mplot3d
通過以上代碼導入后，可以傳遞參數projection='3d'給指定圖表對象并將其類型設置為3D類型，如下：
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits import mplot3d
fig = plt.figure()
# 創建子圖對象，類型為3d
ax = fig.add_subplot(projection='3d')
ax.set_xlabel('X', color='r')
ax.set_ylabel('Y', corlor='g')
ax.set_zlabel('Z', corlor='b')上面示例代碼我們創建了子圖對象，并把其類型設置為3D類型，并設置了坐標軸的標簽及標簽顏色，
結果輸出如下：
可以看出，生成了一個三維的坐標軸，下面我們在這個三維的坐標軸中添加圖表：
import numpy as np z = np.linspace(0, 45, 100) x = z * np.sin(z) y = z * np.cos(z) ax.plot3D(x, y, z, '#800080') plt.show()
結果輸出如下：
其中plot3D()方法可以繪制3D的折線圖，除此之外，還有scatter3D()繪制3D的散點圖、bar3D()繪制3D的柱狀圖等，這些方法和繪制對應的2D圖形方法的使用方式基本一致。
感謝各位的閱讀，以上就是“Python數據分析之Matplotlib 3D圖怎么實現”的內容了，經過本文的學習后，相信大家對Python數據分析之Matplotlib 3D圖怎么實現這一問題有了更深刻的體會，具體使用情況還需要大家實踐驗證。這里是億速云，小編將為大家推送更多相關知識點的文章，歡迎關注！
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