画三维图在当前的需求越来越强烈，因此掌握3D图的画法至关重要。

让我们先来学习3D surface基础教程。

【1】官网教程

首先是来到官网，找到教程，详见下述链接：

3D surface (colormap) — Matplotlib 3.9.2 documentation

教程页面给出了漂亮的3D surface图形，具体代码解释如下。

【2】代码解读

首先是引入numpyh和matplotlib：

import matplotlib.pyplot as plt #引入matplotlib模块画图
import numpy as np #引入numpy模块做数学计算

from matplotlib import cm #cm即是colormap，引入该模块支持渐变颜色绘制
from matplotlib.ticker import LinearLocator #引入线性化画图模块

然后定义了变量：

fig, ax = plt.subplots(subplot_kw={"projection": "3d"}) #定义画图

# Make data.
X = np.arange(-5, 5, 0.25) #定义X范围
Y = np.arange(-5, 5, 0.25) #定义Y范围
X, Y = np.meshgrid(X, Y) #输出组合组矩阵
R = np.sqrt(X**2 + Y**2) #定义R变量
Z = np.sin(R) #定义Z变量

之后定义了要画surface图：

surf = ax.plot_surface(X, Y, Z, cmap=cm.coolwarm,
                       linewidth=0, antialiased=False) #定义画surface图

剩下的部分先定义了坐标轴：

ax.set_zlim(-1.01, 1.01) #限定Z轴
ax.zaxis.set_major_locator(LinearLocator(10)) #限定线性化位置
# A StrMethodFormatter is used automatically
ax.zaxis.set_major_formatter('{x:.02f}') #设置坐标格式

最后定义了图形颜色和要求输出图形：

fig.colorbar(surf, shrink=0.5, aspect=5) #定义图形渐变

plt.show()

图1

【2】代码修改

尝试修改LinearLocator(30)为30，改后：

ax.zaxis.set_major_locator(LinearLocator(30)) #限定线性化位置

输出结果为:

图2

图形层数变得密集。

【3】总结

学习了3Dsurface的基础画法。