python三维生命游戏（二）-------三维生命游戏（不完全体+3d建模）

import numpy as np

chushi = 6

a=np.zeros((chushi,chushi,chushi))#建立三维矩阵
b[0]
for i in range(0,chushi):
    
    b1=np.random.randint(2, size=(chushi, chushi))#二维矩阵的随机数
    a[i]=b1
    #b3=np.sum(b1,axis=0)
    #b2=np.sum(b1,axis=1)
    print(a)

3D图形在数据分析、数据建模、图形和图像处理等领域中都有着广泛的应用，下面将给大家介绍一下如何使用python进行3D图形的绘制，包括3D散点、3D表面、3D轮廓、3D直线（曲线）以及3D文字等的绘制。

准备工作：

python中绘制3D图形，依旧使用常用的绘图模块matplotlib，但需要安装mpl_toolkits工具包，安装方法如下：windows命令行进入到python安装目录下的Scripts文件夹下，执行： pip install --upgrade matplotlib即可；linux环境下直接执行该命令。

安装好这个模块后，即可调用mpl_tookits下的mplot3d类进行3D图形的绘制。

下面以实例进行说明。

1、3D表面形状的绘制

[python]  view plain  copy

1. from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D  
2. import matplotlib.pyplot as plt  
3. import numpy as np  
4.   
5. fig = plt.figure()  
6. ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')  
7.   
8. # Make data  
9. u = np.linspace(0, 2 * np.pi, 100)  
10. v = np.linspace(0, np.pi, 100)  
11. x = 10 * np.outer(np.cos(u), np.sin(v))  
12. y = 10 * np.outer(np.sin(u), np.sin(v))  
13. z = 10 * np.outer(np.ones(np.size(u)), np.cos(v))  
14.   
15. # Plot the surface  
16. ax.plot_surface(x, y, z, color='b')  
17.   
18. plt.show()  

这段代码是绘制一个3D的椭球表面，结果如下：

2、3D直线（曲线）的绘制

[python]  view plain  copy

1. import matplotlib as mpl  
2. from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D  
3. import numpy as np  
4. import matplotlib.pyplot as plt  
5.   
6. mpl.rcParams['legend.fontsize'] = 10  
7.   
8. fig = plt.figure()  
9. ax = fig.gca(projection='3d')  
10. theta = np.linspace(-4 * np.pi, 4 * np.pi, 100)  
11. z = np.linspace(-2, 2, 100)  
12. r = z**2 + 1  
13. x = r * np.sin(theta)  
14. y = r * np.cos(theta)  
15. ax.plot(x, y, z, label='parametric curve')  
16. ax.legend()  
17.   
18. plt.show()  

这段代码用于绘制一个螺旋状3D曲线，结果如下：

3、绘制3D轮廓

[python]  view plain  copy

1. from mpl_toolkits.mplot3d import axes3d  
2. import matplotlib.pyplot as plt  
3. from matplotlib import cm  
4.   
5. fig = plt.figure()  
6. ax = fig.gca(projection='3d')  
7. X, Y, Z = axes3d.get_test_data(0.05)  
8. cset = ax.contour(X, Y, Z, zdir='z', offset=-100, cmap=cm.coolwarm)  
9. cset = ax.contour(X, Y, Z, zdir='x', offset=-40, cmap=cm.coolwarm)  
10. cset = ax.contour(X, Y, Z, zdir='y', offset=40, cmap=cm.coolwarm)  
11.   
12. ax.set_xlabel('X')  
13. ax.set_xlim(-40, 40)  
14. ax.set_ylabel('Y')  
15. ax.set_ylim(-40, 40)  
16. ax.set_zlabel('Z')  
17. ax.set_zlim(-100, 100)  
18.   
19. plt.show()  

绘制结果如下：

4、绘制3D直方图

[python]  view plain  copy

1. from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D  
2. import matplotlib.pyplot as plt  
3. import numpy as np  
4.   
5. fig = plt.figure()  
6. ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')  
7. x, y = np.random.rand(2, 100) * 4  
8. hist, xedges, yedges = np.histogram2d(x, y, bins=4, range=[[0, 4], [0, 4]])  
9.   
10. # Construct arrays for the anchor positions of the 16 bars.  
11. # Note: np.meshgrid gives arrays in (ny, nx) so we use 'F' to flatten xpos,  
12. # ypos in column-major order. For numpy >= 1.7, we could instead call meshgrid  
13. # with indexing='ij'.  
14. xpos, ypos = np.meshgrid(xedges[:-1] + 0.25, yedges[:-1] + 0.25)  
15. xpos = xpos.flatten('F')  
16. ypos = ypos.flatten('F')  
17. zpos = np.zeros_like(xpos)  
18.   
19. # Construct arrays with the dimensions for the 16 bars.  
20. dx = 0.5 * np.ones_like(zpos)  
21. dy = dx.copy()  
22. dz = hist.flatten()  
23.   
24. ax.bar3d(xpos, ypos, zpos, dx, dy, dz, color='b', zsort='average')  
25.   
26. plt.show()  

绘制结果如下：

5、绘制3D网状线

[python]  view plain  copy

1. from mpl_toolkits.mplot3d import axes3d  
2. import matplotlib.pyplot as plt  
3.   
4.   
5. fig = plt.figure()  
6. ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')  
7.   
8. # Grab some test data.  
9. X, Y, Z = axes3d.get_test_data(0.05)  
10.   
11. # Plot a basic wireframe.  
12. ax.plot_wireframe(X, Y, Z, rstride=10, cstride=10)  
13.   
14. plt.show()  

绘制结果如下：

6、绘制3D三角面片图

[python]  view plain  copy

1. from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D  
2. import matplotlib.pyplot as plt  
3. import numpy as np  
4.   
5.   
6. n_radii = 8  
7. n_angles = 36  
8.   
9. # Make radii and angles spaces (radius r=0 omitted to eliminate duplication).  
10. radii = np.linspace(0.125, 1.0, n_radii)  
11. angles = np.linspace(0, 2*np.pi, n_angles, endpoint=False)  
12.   
13. # Repeat all angles for each radius.  
14. angles = np.repeat(angles[..., np.newaxis], n_radii, axis=1)  
15.   
16. # Convert polar (radii, angles) coords to cartesian (x, y) coords.  
17. # (0, 0) is manually added at this stage,  so there will be no duplicate  
18. # points in the (x, y) plane.  
19. x = np.append(0, (radii*np.cos(angles)).flatten())  
20. y = np.append(0, (radii*np.sin(angles)).flatten())  
21.   
22. # Compute z to make the pringle surface.  
23. z = np.sin(-x*y)  
24.   
25. fig = plt.figure()  
26. ax = fig.gca(projection='3d')  
27.   
28. ax.plot_trisurf(x, y, z, linewidth=0.2, antialiased=True)  
29.   
30. plt.show()  

绘制结果如下：

7、绘制3D散点图

[python]  view plain  copy

1. from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D  
2. import matplotlib.pyplot as plt  
3. import numpy as np  
4.   
5.   
6. def randrange(n, vmin, vmax):  
7.     ''''' 
8.     Helper function to make an array of random numbers having shape (n, ) 
9.     with each number distributed Uniform(vmin, vmax). 
10.     '''  
11.     return (vmax - vmin)*np.random.rand(n) + vmin  
12.   
13. fig = plt.figure()  
14. ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')  
15.   
16. n = 100  
17.   
18. # For each set of style and range settings, plot n random points in the box  
19. # defined by x in [23, 32], y in [0, 100], z in [zlow, zhigh].  
20. for c, m, zlow, zhigh in [('r', 'o', -50, -25), ('b', '^', -30, -5)]:  
21.     xs = randrange(n, 23, 32)  
22.     ys = randrange(n, 0, 100)  
23.     zs = randrange(n, zlow, zhigh)  
24.     ax.scatter(xs, ys, zs, c=c, marker=m)  
25.   
26. ax.set_xlabel('X Label')  
27. ax.set_ylabel('Y Label')  
28. ax.set_zlabel('Z Label')  
29.   
30. plt.show()  

绘制结果如下：

8、绘制3D文字

[python]  view plain  copy

1. from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D  
2. import matplotlib.pyplot as plt  
3.   
4.   
5. fig = plt.figure()  
6. ax = fig.gca(projection='3d')  
7.   
8. # Demo 1: zdir  
9. zdirs = (None, 'x', 'y', 'z', (1, 1, 0), (1, 1, 1))  
10. xs = (1, 4, 4, 9, 4, 1)  
11. ys = (2, 5, 8, 10, 1, 2)  
12. zs = (10, 3, 8, 9, 1, 8)  
13.   
14. for zdir, x, y, z in zip(zdirs, xs, ys, zs):  
15.     label = '(%d, %d, %d), dir=%s' % (x, y, z, zdir)  
16.     ax.text(x, y, z, label, zdir)  
17.   
18. # Demo 2: color  
19. ax.text(9, 0, 0, "red", color='red')  
20.   
21. # Demo 3: text2D  
22. # Placement 0, 0 would be the bottom left, 1, 1 would be the top right.  
23. ax.text2D(0.05, 0.95, "2D Text", transform=ax.transAxes)  
24.   
25. # Tweaking display region and labels  
26. ax.set_xlim(0, 10)  
27. ax.set_ylim(0, 10)  
28. ax.set_zlim(0, 10)  
29. ax.set_xlabel('X axis')  
30. ax.set_ylabel('Y axis')  
31. ax.set_zlabel('Z axis')  
32.   
33. plt.show()  

绘制结果如下：

9、3D条状图

[python]  view plain  copy

1. from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D  
2. import matplotlib.pyplot as plt  
3. import numpy as np  
4.   
5. fig = plt.figure()  
6. ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')  
7. for c, z in zip(['r', 'g', 'b', 'y'], [30, 20, 10, 0]):  
8.     xs = np.arange(20)  
9.     ys = np.random.rand(20)  
10.   
11.     # You can provide either a single color or an array. To demonstrate this,  
12.     # the first bar of each set will be colored cyan.  
13.     cs = [c] * len(xs)  
14.     cs[0] = 'c'  
15.     ax.bar(xs, ys, zs=z, zdir='y', color=cs, alpha=0.8)  
16.   
17. ax.set_xlabel('X')  
18. ax.set_ylabel('Y')  
19. ax.set_zlabel('Z')  
20.   
21. plt.show()  

绘制结果如下：