import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d.art3d import Poly3DCollection # 生成数据 Round = np.array([0, 1, 2]) # 横轴 Round A1 = np.array([2, 4, 6, 8]) # 纵轴 A1 Z = np.array([ [17.1, 22.3, 23.8, 24.1], [14.5, 19.0,20.4, 20.9], [11.8, 15.1, 16.7, 17.3] ]) # 创建图形 X, Y = np.meshgrid(A1, Round) fig = plt.figure(figsize=(8, 6)) ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') # 绘制3D曲面 for i in range(Z.shape[0]): # 绘制每个数据线条，并标注关键点 ax.plot(Y[i], X[i], Z[i], '-o') ax.plot(Y[i], X[i], np.zeros_like(Z[i]), color='gray', alpha=0.5) # 填充每个四边形面 for j in range(len(A1) - 1): verts = [ [Y[i, j], X[i, j], 0], [Y[i, j + 1], X[i, j + 1], 0], [Y[i, j + 1], X[i, j + 1], Z[i, j + 1]], [Y[i, j], X[i, j], Z[i, j]] ] ax.add_collection3d(Poly3DCollection([verts], color=plt.cm.viridis(i / len(Round)), alpha=0.4)) # 在每个关键点上添加注释 for j in range(Z.shape[1]): ax.text(Y[i, j], X[i, j], Z[i, j] + 0.03, f'{Z[i, j]:.2f}', color='black', ha='center') # 绘制每个点之间的连接线 for j in range(Z.shape[1]): ax.plot(Y[:, j], X[:, j], Z[:, j], '--', color='gray') # 设置标签 ax.set_xlabel('Round') ax.set_ylabel('A1') ax.set_zlabel('Cooperation Rate') # 显示图像 plt.show() # 绘制无直线3D瀑布图 import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.ticker as ticker from mpl_toolkits.mplot3d.art3d import Poly3DCollection import numpy as np def line_3d(x, y, z, x_label_indexs): """ 在y轴的每个点，向x轴的方向延伸出一个折线面：展示每个变量的时序变化。 x: x轴，时间维，右边。 y: y轴，变量维，左边。 z: z轴，数值维。二维矩阵，y列x行。每一行是对应变量的一个时间序列。 x_label_indexs: 需要标注的时间点。 """ x_num = len(x) y_num = len(y) if z.shape[0] != y_num or z.shape[1] != x_num: return -1 # 制作坐标格点(z中每个点对应的x、y坐标) X, Y = np.meshgrid(x, y) # 初始化 canvas = plt.figure() # 创建画布 axs = canvas.add_subplot(111, projection='3d') # 添加三维子图 # 若把111改成234，则意思是：创建一个2*3的网格，并在第4个格子中创建一个axes # 绘制折线面

<think>嗯，用户想用Matplotlib和NumPy绘制包含注释、填充表面、连接线的3D图表，还要实现无直线3D瀑布图。首先，我需要回忆Matplotlib中3D绘图的相关知识。记得Axes3D是处理3D图的关键模块，可能需要从mpl_toolkits.mplot3d导入。然后，用户提到的带注释的关键点，应该用annotate函数，但3D中的注释可能需要处理坐标转换。填充四边形面的话，可能需要使用plot_surface或者Poly3DCollection，但如果是四边形，可能需要定义顶点然后填充。连接线的话，应该是用plot函数在3D坐标系中绘制线条。 关于无直线3D瀑布图，通常瀑布图每个数据点之间有连线，但用户想要无直线，可能是指去掉线，只保留点或者面？或者可能是指另一种形式的表示，比如用柱状图或面片。不过通常3D瀑布图是线图，所以无直线可能需要用其他方式呈现，比如散点图或者填充面。或者可能是每个数据点独立，不连接，这样在绘制时就不画线。 现在需要考虑示例代码的结构。首先导入必要的库，比如numpy和matplotlib.pyplot，以及Axes3D。然后生成数据，比如用numpy的meshgrid创建X、Y、Z。对于填充四边形面，可能需要定义四边形的四个顶点，用Poly3DCollection来绘制，并设置颜色和透明度。连接线的话，用plot3D函数绘制线段。注释的话，用annotate，但要注意3D坐标到2D屏幕坐标的转换，可能要用proj3d.transform或者一些转换方法。 对于瀑布图，如果用户不要直线，可能需要使用bar3d来绘制柱状图，或者用plot_surface但设置线条不可见。例如，设置linewidth=0，或者用scatter绘制点。或者，如果是时间序列的多个曲线堆叠在3D中，可能需要每个曲线之间没有连接线，只显示填充的面。 另外，需要参考用户提供的引用内容。引用[1]提到了3D柱状图的绘制方法，使用bar3d函数，参数包括x、y坐标，底面高度、宽度、深度和高度。引用[2]涉及Matplotlib的基本使用和子图设置。引用[5]展示了堆积条形图的代码，可能对填充部分有参考价值。 可能需要分步骤编写代码。首先是创建3D坐标系的子图，然后生成数据。例如，生成一个曲面，或者一些离散点。然后添加注释，可能需要使用annotate，并调整位置。填充四边形的话，可能需要定义一个四边形，用Poly3DCollection添加到图中。连接线的话，用plot3D连接不同的点。对于瀑布图，可能需要多个曲线沿着某个轴排列，每个曲线之间填充颜色，但不绘制连接线。 对于无直线瀑布图，可能需要使用plot_surface，并设置线条样式为无，比如linewidth=0，或者用其他方式如contourf。或者，使用bar3d来绘制柱状，这样每个柱子独立，没有连接线。例如，沿Y轴排列多个X-Z平面的柱状图，形成瀑布效果。 现在需要整合这些思路，写出示例代码。例如： 1. 导入库： import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D from mpl_toolkits.mplot3d.art3d import Poly3DCollection 2. 创建数据： 生成X、Y网格，然后计算Z值，比如一个波浪形曲面。 3. 绘制注释点： 在某个坐标点处添加文字注释，例如在(x,y,z)位置标注“关键点”。 4. 填充四边形面： 创建一个四边形，定义四个顶点，使用Poly3DCollection填充颜色。 5. 连接线： 用plot连接两个点，形成线条。 6. 瀑布图部分： 生成多个Y值的曲线，每个曲线绘制在X-Z平面，沿Y轴排列，使用plot_surface或plot，但调整参数使线条不可见，填充颜色。 可能需要测试各个部分是否能正确运行，并确保注释的位置正确，四边形正确显示，连接线可见，瀑布图无直线。 需要注意，Poly3DCollection需要顶点坐标的正确排列，可能每个四边形由四个顶点组成，作为列表传入。而annotate在3D中可能需要使用text方法，因为annotate可能在2D坐标系，但text3D可以处理三维坐标，但Matplotlib的text函数支持三维坐标。 另外，瀑布图的实现可能需要将多个2D曲线沿着第三个轴堆叠，每个曲线使用fill_between填充，并在3D中提升到对应的Y位置。这样，每个曲线之间没有连接线，只有填充的面，形成瀑布效果。例如，循环生成不同Y值的曲线，对每个曲线计算Z值，并绘制填充区域，同时提升到对应的Y位置。 总结步骤： 1. 基础3D图表结构（导入、创建子图） 2. 注释关键点（使用text或annotate） 3. 填充四边形（Poly3DCollection） 4. 连接线（plot3D） 5. 瀑布图：生成多组数据，沿Y轴排列，绘制填充面，关闭线条 然后根据这些步骤编写代码，并解释各部分的作用。可能需要多次调整参数，例如颜色、透明度、视角等，以确保图表清晰。</think>以下是使用Matplotlib和NumPy绘制3D图表及实现无直线瀑布图的代码解析： ### 一、基础3D图表结构搭建 ```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D from mpl_toolkits.mplot3d.art3d import Poly3DCollection fig = plt.figure(figsize=(16, 8)) ax = fig.add_subplot(121, projection='3d') # 创建3D坐标系 ``` ### 二、带注释关键点实现 ```python # 生成数据点 x = np.array([1, 3, 5]) y = np.array([2, 4, 6]) z = np.array([0, 2, 1]) # 绘制关键点 ax.scatter(x, y, z, c='r', s=50) # 添加文字注释（支持三维坐标） for i in range(len(x)): ax.text(x[i], y[i], z[i]+0.3, f'Point {i+1}', color='blue', fontsize=8) ``` ### 三、填充四边形面实现 ```python # 定义四边形顶点坐标（四个点需共面） verts = [(1,2,0), (3,4,2), (5,6,1), (2,3,1.5)] quad = [verts] # 创建多边形集合对象 quad_collection = Poly3DCollection(quad, alpha=0.3, facecolors='cyan') ax.add_collection3d(quad_collection) # 绘制四边形边线 ax.plot3D(*zip(*verts + [verts[0]]), color='black', linestyle='--') ``` ### 四、连接线绘制 ```python # 绘制三维线段（连接点0和点2） ax.plot3D([x[0], x[2]], [y[0], y[2]], [z[0], z[2]], linewidth=2, color='green', marker='o') ``` ### 五、无直线3D瀑布图实现 ```python # 生成瀑布数据 ax2 = fig.add_subplot(122, projection='3d') y_wf = np.arange(0, 5, 0.5) x_wf = np.linspace(-3, 3, 50) for yi in y_wf: z_wf = np.sin(x_wf) * np.cos(yi) # 填充区域（关键参数：关闭线条） ax2.fill_between(x_wf, z_wf, -1, where=z_wf > -1, facecolor=plt.cm.viridis(yi/5), alpha=0.7, edgecolor='none') # 关闭边线 # 提升到对应y轴高度 ax2.add_collection3d( Poly3DCollection([list(zip(x_wf, [yi]*len(x_wf), z_wf))], facecolors=plt.cm.viridis(yi/5), alpha=0.7)) ``` ### 六、图表参数设置 ```python # 设置观察角度 ax.view_init(elev=25, azim=-45) ax2.view_init(elev=15, azim=60) # 设置坐标轴标签 for axis in [ax, ax2]: axis.set_xlabel('X Axis') axis.set_ylabel('Y Axis') axis.set_zlabel('Z Axis') plt.tight_layout() plt.show() ``` ### 关键参数解析 1. **注释定位**：`text()`方法直接支持三维坐标定位，比`annotate()`更适合3D场景[^2] 2. **面片填充**：使用`Poly3DCollection`时需要提供顶点列表，每个面片由多个多边形组成[^1] 3. **瀑布图核心**： - 通过`fill_between`创建二维填充区域 - 使用`add_collection3d`将二维图形提升到三维空间 - `edgecolor='none'`消除连接线[^5] ### 效果说明 左图展示带注释点、四边形面和连接线的复合3D图形，右图实现基于面片填充的无直线瀑布图。通过调整`facecolors`参数可修改颜色映射方案，修改`alpha`值控制透明度[^3]。