最初开发的 Matplotlib，仅支持绘制 2d 图形，后来随着版本的不断更新， Matplotlib 在二维绘图的基础上，构建了一部分较为实用的 3D 绘图程序包，比如 mpl_toolkits.mplot3d ，通过调用该程序包一些接口可以绘制 3D散点图、3D曲面图、3D线框图等

mpl_toolkits 是 Matplotlib 的绘图工具包。

第一个三维绘图程序

下面编写第一个三维绘图程序。

首先创建一个三维绘图区域， plt.axes() 函数提供了一个参数 projection ，将其参数值设置为 "3d"。如下所示：

有了三维绘图区域，接下来就要构建 3d 图像，如下所示：

最后调用 plot3D() 方法绘制 3d 图形，代码如下：

完整程序如下所示：

输出结果如下所示：

图1：三维线图(3D Line)

上述代码中的 ax.plot3D() 函数可以绘制各种三维图形，这些三维图都要根据 (x，y，z) 三元组类来创建。

3D散点图

通过 ax.scatter3D() 函数可以绘制 3D 散点图，示例代码如下：

输出结果如下所示：

图2：Matplotlib 3D绘图

3D等高线图

ax.contour3D() 可以用来创建三维等高线图，该函数要求输入数据均采用二维网格式的矩阵坐标。同时，它可以在每个网格点 (x,y) 处计算出一个 z 值。

以下示例展示了如何绘制三维正弦等高线图。代码如下：

输出结果如下所示：

图3：绘制三维轮廓图

3D线框图

线框图同样要采用二维网格形式的数据，与绘制等高线图类似。

线框图可以将数据投影到指定的三维表面上，并输出可视化程度较高的三维效果图。通过 plot_wireframe() 能够绘制 3D 线框图。代码如下：

输出结果如下：

图4：Matplotlib绘制线框图

3D曲面图

曲面图表示一个指定的因变量 y 与两个自变量 x 和 z 之间的函数关系。

3D 曲面图是一个三维图形，它非常类似于线框图。不同之处在于，线框图的每个面都由多边形填充而成。Matplotlib 提供的 plot_surface() 函数可以绘制 3D 曲面图，该函数需要接受三个参数值 x，y 和 z 。示例代码如下：

输出结果如下所示：

图5：Matplotlib绘制曲面图