matplotlib主要集中在绘制上，主要是二维图形，但是为了能够在地理图上绘制，结合Excel和3D的图表，有几个不同的扩展。 在matplotlib世界中，这些扩展称为工具包( toolkits )。 工具包是关注某个主题的特定函数的集合，例如3D图。
常见的工具包包括基础地图、GTK工具、Excel工具、NAT网格、axes网格和mplot3d。
本节介绍mplot3d的更多功能。 mpl_toolkits.mplot3工具包具有基本的三维制图功能，如散点图( scatter )、曲面图( surf )、线条和网格图( mesh )。 mplot3D不是最好的3d图形绘制库，但它是与matplotlib一起生成的，因此熟悉界面。
准备工作基本上需要制作图表并添加所需的坐标轴。 但是，您为图表指定了3D视图，添加的坐标轴为Axes3D。
现在，您可以使用几乎相同的函数绘图。 当然，函数的参数不同，需要为三个坐标轴提供数据。
例如，为函数mpl _ toolkits.MP lot 3d.axes 3d.plot指定xs、ys、zs和zdir参数。 其他参数直接传递给matplotlib.axes.Axes.plot。 对这些特定参数进行说明。
1.xs和ys:x轴和y轴的坐标。
2.zs :这是z轴的坐标值，可以使一个值与所有点对应，或者使一个值与每个点对应。
3.zdir :确定哪个坐标轴为z轴的维度(通常为zs，但也可以是xs或ys )。
提示：模块mpl_toolkits.mplot3D.art3d包含用于将3D artist代码和2D artists转换为3d版本的函数。 此模块包含rotate_axes方法。 将此方法添加到Axes3D以重新排列坐标，使坐标轴随zdir一起旋转。 zdir的默认值为z。 如果在坐标轴前加上` `-` `，则会进行反转变换。 然后，zdir的值为x、-x、y、-y、z或-z。
操作步骤的代码显示了所描述的概念。
importrandomimportnumpyasnpimportmatplotlibasmplimportmatplotlib.pyplotaspltimportmatplotlib.datesasmdatesfrommpl _ tool kkketoool ‘ ]=10 fig=PLT.figure ( ax=fig.add _ subplot ) 111， projection=’3d ‘ ) fojection ) ) 3d ) ) forams 13 ) ys=1000* NP.random.rand(12 ) color=PLT.cm.set2) random.choice ( xrange ( PLT.cm.set2. n ) ) ) ax.range ( PLT.PLT ) cator ) xs ) ax.yaxis.set _ major _ locator ax.set _ ylabel ( year ) ) ax.set_zlabel ) salesnet[USD] ) ) PLT
图5-1
机制需要像2D世界一样做好同样的准备。 不同之处在于，您必须在此指定后端类型。 然后，生成了4年的销售额( 2011-2014 )等随机数据。
必须为3D坐标轴指定相同的z值。
从颜色贴图集合中随机选择一种颜色，并将其与每个Z-order集合的xs、ys对相关联。 最后，利用xs，ys对渲染柱状条纹序列。
补充说明此处也可以使用其他一些matplotlib二维出图函数。 例如，scatter ( ) (和plot ) )具有相似的接口，但添加了点标记大小的参数。 我们对contour、contourf、bar也很了解。
仅在3D中出现的新图表类型有线框图( wireframe )、曲面图)、三翼平面图( tri-surface )。
下面的代码示例绘制了有名的Pringle函数的三翼平面图。 数学的专业称呼是双曲面抛物线。
from mpl _ toolkits.MP lot3dimportaxes3dfrommatplotplibimportcmimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpn _ angles=36n ngles doesnotincluderadiusr=0，thisistoeliminateduplicatepointsradii=NP.linspace ( 0.125，1.0，n _ radii ) endpoint=false ( # repeatallanglesforeachradiusangles=NP.repeat ( angles [ .np.newaxis]，n_radii，axis=1) angles ) coordstocartesian(x，y ) coords # ( 0，0 ) isaddedhere.therearenoduplicatepointsinthe ) x， y ) planex=NP.aan ex ( radii * NP.cos ( angles ) ).flatten ) ) y=np.append(0) 0，( radii*NP.sin(Angles )
图5-2
这篇文章是从《Python数据可视化编程实战》的内容概要中摘录的。 本书是使用Python实现数据可视化编程的实战指南，介绍了如何使用Python最受欢迎的库，通过60多种方法创建美丽的数据可视化效果。
第八章包括准备工作环境、理解数据、创建和定制图表、学习更多图表和定制、创建3D可视化图表、使用图像和地图创建图表、使用正确的图表理解数据以及更多的matplotlib知识
本书面向具有Python编程基础的开发人员，帮助读者从一开始就了解数据、数据格式和数据可视化，并学会使用Python可视化数据。
