python draw|在三维空间的不同平面上分别绘制不同类型的二维图形

【1】引言

前序已经完成了基础的二维图和三维图绘制教程探索，可直达的链接包括但不限于：

python画图|3D参数化图形输出-****博客

python画三角函数图|小白入门级教程_正余弦函数画图python-****博客

在学习过程中，发现一个案例： 在三维空间的不同平面上分别绘制不同类型二维图。

经过一段时间的学习，我对此有一些理解，现在分享出来和大家一起探讨。

【2】官网教程

打开下述链接可直达官网，官网的图形比较美丽，我对代码也进行了解读。

Plot 2D data on 3D plot — Matplotlib 3.9.2 documentation

【3】代码解读

首先是引入画图模块和计算模块：

import matplotlib.pyplot as plt #定义画图模块
import numpy as np #定义计算模块

然后非常丝滑地定义了要画三维图：

ax = plt.figure().add_subplot(projection='3d') #定义要画三维图 

之后对xoy平面的图形进行了定义：

x = np.linspace(0, 1, 100) #定义自变量
y = np.sin(x * 2 * np.pi) / 2 + 0.5 #定义因变量
ax.plot(x, y, zs=0, zdir='z', label='curve in (x, y)') #在xoy平面画图

然后定义了一个新的数组：

colors = ('r', 'g', 'b', 'k') #设置colors数组

定义随机数种子：

np.random.seed(19680801) #定义随机数组种子

定义三个矩阵：

x = np.random.sample(20 * len(colors)) #定义新矩阵x，以colors数组的长度为基础，生成20倍长度数量的随机数据
y = np.random.sample(20 * len(colors)) #定义新矩阵y，以colors数组的长度为基础，生成20倍长度数量的随机数据
c_list = [] #定义空矩阵

自定义一个函数，对c_list[ ]矩阵进行填充：

for c in colors: #自定义函数
    c_list.extend([c] * 20) #对colors中的数据，乘以20后叠加到c_list

在XOZ平面绘制散点图：

ax.scatter(x, y, zs=0, zdir='y', c=c_list, label='points in (x, z)') #在xoz平面画图

有上式可以看出，c_list代表的是变化的颜色， 所以上面的自定义函数是调整散点图的颜色。

之后设置坐标轴的基本属性：

ax.legend() #输出图例
ax.set_xlim(0, 1) #设置X轴范围(0, 1)
ax.set_ylim(0, 1) #设置Y轴范围(0, 1)
ax.set_zlim(0, 1) #设置Z轴范围(0, 1)
ax.set_xlabel('X') #设置X轴标签为‘X’
ax.set_ylabel('Y') #设置Y轴标签为‘Y’
ax.set_zlabel('Z') #设置Z轴标签为‘Z’

最后输出图形：

ax.view_init(elev=20., azim=-35, roll=0) #视角角度转换

plt.show() #输出图形

这里的 ax.view_init()函数是对三维图的观察角度进行调整，我们接下来会进行探索。

获得的输出图形为：

图1

【4】代码改写

【4.1】尝试修改颜色矩阵：

colors = ('r', 'g', 'b', 'k','y') #设置colors数组

之前的自定义代码是100个取值，但colors数组中只有四个元素，及时乘以20也只有80个元素，但一共有100个输出值，为使颜色均匀分布，增加一个黄色的代码‘y’。代码简写链接可以参考下述链接：

https://matplotlib.org/stable/users/explain/colors/colors.html#colors-def

此时的输出图形为：

图2

【4.2】修改ax.view_init()函数

在上述基础上，修改ax.view_init()函数，将其改为：

ax.view_init(elev=90., azim=0, roll=0) #视角角度转换
ax.set_title('elev=90., azim=0, roll=0')

增加了一行 ax.set_title('elev=90., azim=0, roll=0')用以记录。

图3

 可见elev=90是指从Z轴垂直看XOY平面。

然后继续修改：

ax.view_init(elev=90., azim=90, roll=0) #视角角度转换
ax.set_title('elev=90., azim=90, roll=0')

输出结果为：

图4

 可见elev=90，azim=90是指在从Z轴垂直看XOY平面的基础上，对XOY平面继续顺时针旋转90度。

然后继续修改：

ax.view_init(elev=90., azim=90, roll=90) #视角角度转换
ax.set_title('elev=90., azim=90, roll=90')

输出结果为：

图5

 可见elev=90，azim=90， roll=90是指在从Z轴垂直看XOY平面，对XOY平面顺时针旋转90度的基础上，再对整个图顺时针旋转90度。

未验证上述结论，继续修改：

ax.view_init(elev=90., azim=60, roll=90) #视角角度转换
ax.set_title('elev=90., azim=60, roll=90')

输出图形为：

图6

可以看出：elev=90，azim=60， roll=90是指在从Z轴垂直看XOY平面，对XOY平面顺时针旋转960度的基础上，再对整个图顺时针旋转90度。

 【5】结论

探索了在三维空间的不同平面上分别绘制不同类型二维图的教程。