Python plot_surface（Axes3D）方法：绘制3D图形

3D 图形需要的数据与等高线图基本相同：X、Y 数据决定坐标点，Z 轴数据决定 X、Y 坐标点对应的高度。与等高线图使用等高线来代表高度不同，3D 图形将会以更直观的形式来表示高度。

为了绘制 3D 图形，需要调用 Axes3D 对象的 plot_surface() 方法来完成。

下面程序将使用与前面等高线图相同的数据来绘制 3D 图形，此时将看到程序会以更直观的形式来显示高度。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
fig = plt.figure(figsize=(12, 8))
ax = Axes3D(fig)
delta = 0.125
# 生成代表X轴数据的列表
x = np.arange(-3.0, 3.0, delta)
# 生成代表Y轴数据的列表
y = np.arange(-2.0, 2.0, delta)
# 对x、y数据执行网格化
X, Y = np.meshgrid(x, y)
Z1 = np.exp(-X**2 - Y**2)
Z2 = np.exp(-(X - 1)**2 - (Y - 1)**2)
# 计算Z轴数据（高度数据）
Z = (Z1 - Z2) * 2
# 绘制3D图形
ax.plot_surface(X, Y, Z,
    rstride=1,  # rstride（row）指定行的跨度
    cstride=1,  # cstride(column)指定列的跨度
    cmap=plt.get_cmap('rainbow'))  # 设置颜色映射
# 设置Z轴范围
ax.set_zlim(-2, 2)
# 设置标题
plt.title("3D图")
plt.savefig("d:/test.png")
plt.show()

上面程序开始准备了和前一个程序相同的数据，只是该程序将 delta 设置为 0.125，这样可以避免生成太多的数据点（在绘制 3D 图形时，计算开销较大，如果数据点太多， Matplotlib 将会很卡）。

程序中第 20 行代码调用 Axes3D 对象的 plot_surface() 方法来绘制 3D 图形，其中 X、Y 参数负责确定坐标点，Z 参数决定 X、Y 坐标点的高度数据。

运行上面程序，可以看到如图 1 所示的 3D 图形。