Python Matplotlib绘制

import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npplt.style.use('_mpl-gallery')# Make datanp.random.seed(19680801)n = 100rng = np.random.default_rng(19680801)xs = rng.uniform(23, 32, n)ys = rng.uniform(0, 100, n)zs = rng.uniform(-50, -25, n)# Plotfig, ax = plt.subplots(subplot_kw={"projection": "3d"})ax.scatter(xs, ys, zs)ax.set(xticklabels=[],       yticklabels=[],       zticklabels=[])plt.show()

# 1、导入库import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as np# 2、设置内置图形样式plt.style.use('_mpl-gallery')# 3、生成随机数据np.random.seed(19680801)    # 设置随机种子，确保结果可复现。该处设置对rng没有影响n = 100       # 表示生成 100 个数据点。rng = np.random.default_rng(19680801)# 创建一个新的随机数生成器（Random Number Generator）对象。# 使用默认的随机数生成器，推荐使用这种方式代替旧的np.random函数。# 生成在指定区间内均匀分布的随机数xs = rng.uniform(low=23, high=32, size=n)ys = rng.uniform(low=0, high=100, size=n)zs = rng.uniform(low=-50, high=-25, size=n)# 4、创建 3D 图形fig, ax = plt.subplots(subplot_kw={'projection': '3d'}) # 创建一个图形（figure）和一个子图（axes）。# 5、绘制散点图ax.scatter(xs, ys, zs)# 6、隐藏刻度标签ax.set(xticklabels=[],       yticklabels=[],       zticklabels=[])# 7、显示图形plt.show()