【Python可视化】可视之美3:三维可视化
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在 Matplotlib 中，ax.view_init(elev, azim, roll) 方法用于设置三维坐标轴的视角，也叫相机照相位置。这个方法接受三个参数：elev、azim 和 roll，它们分别表示仰角、方位角和滚动角。
Matplotlib 绘制三维散点图的方法有多种，其中一种是通过特定的代码实现。
Plotly 也是一个用于绘制三维散点图的工具。
利用 Matplotlib 绘制“线图 + 散点图”可以可视化微粒的随机漫步。散点的颜色渐进变化展示时间维度。
随机漫步是指一个粒子或系统在一系列离散的时间步骤中，按照随机的方向和大小移动的过程。每个时间步骤，粒子以随机的概率向前或向后移动一个固定的步长，而且每个时间步骤之间的移动是相互的。随机漫步模型常用于模拟不确定性和随机性的系统，例如金融市场、扩散过程、分子运动等。通过模拟大量的随机漫步路径，可以研究粒子或系统的统计特性和概率分布。
Matplotlib 可以用于可视化三维随机行走，而 Plotly 也可以实现这一功能。
利用 Axes3D.plot_surface() 可以绘制三维网格曲面。
Matplotlib 可以用来可视化三维网格面，而 Plotly 同样可以完成这一任务。
Matplotlib 绘制的三维等高线可以投影到水平面得到平面等高线。
matplotlib.pyplot.quiver() 可以用来绘制箭头图（quiver plot 或 vectorplot），包括二维箭头图和三维箭头图。
