Python大数据培训：绘制3D线框图

　　Python大数据可视化技术里经常会用到3D线框图反映数据情况，Axes3D类的对象使用plot_wireframe()方法绘制线框图，plot_wireframe()方法的语法格式如下所示：

plot_wireframe(self, X, Y, Z, *args, **kwargs)

　　该方法常用参数的含义如下。

　　.X，Y，Z：表示x、y、z轴的数据。

　　.rcount，ccount：表示每个坐标轴方向所使用的最大样本量，默认为50.若输入的样本量更大，则会采用降采样的方式减少样本的数量;若输入的样本量为0，则不会对相应坐标轴方向的数据进行采样。

　　.rstride，cstride：表示采样密度。若仅使用参数rstride或cstride中任意一个，则另一个参数默认为0。

　　需要注意的是，参数rstride、cstride与参数rcount、ccount是互斥关系，它们不能同时被使用。

　　绘制3D线框图的示例代码如下。

import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import axes3d
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
# 获取测试数据
X, Y, Z = axes3d.get_test_data(0.05)
# 绘制3D线框图
ax.plot_wireframe(X, Y, Z, rstride=10, cstride=10)
plt.show()

　　以上代码首先导入了pyplot、axes3d模块，其次创建了一个画布fig和Axes3D类的对象ax，然后使用axes3d模块的get_test_data()函数获取了一些自带的测试数据，最后调用plot_wireframe()方法绘制了一个3D线框图。

　　运行程序，效果如图7-1所示。

　　图7-1 3D线框图