matplotlib 在1.0版本之前其实是不支持3D图形绘制的。
后来的版本中，matplotlib加入了3D图形的支持，不仅仅是为服务器托管网了使数据的展示更加生动和有趣。
更重要的是，由于多了一个维度，扩展了其展示数据分布和关系的能力，可以一次从三个维度来比较数据。
下面介绍在matplotlib中绘制各类3D图形的方法。
1. 点和线
点和线类的图形转成3D比较简单，只要加个维度即可。
比如：
import numpy as np
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
n = 10
xs = np.linspace(0, 100, n)
ys = np.linspace(100, 200, n)
fig, ax = plt.subplots()
ax.scatter(xs, ys, color="r")
ax.plot(xs, ys)
plt.show()
增加一个维度，改成3D图形：
n = 10
xs = np.linspace(0, 100, n)
ys = np.linspace(100, 200, n)
zs = xs + ys #增加一个维度，值为x+y的和
fig, ax = plt.subplots(subplot_kw={"projection": "3d"})
ax.scatter(xs, ys, zs, color='r')
ax.plot(xs, ys, zs)
plt.show()
注意，获取子图的时候，subplo服务器托管网t_kw={"projection": "3d"} 这个参数很重要，它会把坐标系映射成3维的。
2. 面
绘制面或者曲面的时候稍微复杂一些，不像点和面只要简单的增加一个维度就可以了。
比如，对于曲面函数：(z = x*y^3 – y*x^3)
绘制时，不能像如下这样：
xs = np.arange(-10, 10, 0.5)
ys = np.arange(-10, 10, 0.5)
zs = xs * (ys**3) - ys * (xs**3)
这样得到的xs, ys, zs只是3维中的一个个点的(x, y, z)坐标，无法绘制曲面。
只能像上一节那样绘制3维中的点或者线。
若要绘制曲面，需要用到numpy提供的meshgrid函数先生成网格。
xs = np.arange(-10, 10, 0.5)
ys = np.arange(-10, 10, 0.5)
xs, ys = np.meshgrid(xs, ys) #生成网格坐标
zs = xs * (ys**3) - ys * (xs**3) #计算网格中每个点的Z轴坐标
这样，把坐标传入plot_surface函数，就可以绘制最后的3D曲面了。
fig, ax = plt.subplots(subplot_kw={"projection": "3d"})
ax.plot_surface(xs, ys, zs)
plt.show()
只显示网格的话，可以用 plot_wireframe 函数。
ax.plot_wireframe(xs, ys, zs)
从这个示例可以看出，3D曲面其实是一个个网格拼接而成的，
并没有想象中的平滑，它的平滑程度取决于网格的大小和密度。
3. 立方体
matplotlib中提供了一个绘制立方体的函数voxels，通过这个函数可以很方便的绘制各种立方体形状。
我用voxels绘制了一个简易的金字塔结构：
x, y, z = np.indices((10, 10, 8))
cube1 = (x 0) & (x 0) & (y 1) & (x 1) & (y 2) & (x 2) & (y 3) & (x 3) & (y 
4. 总结
看了matplotlib的3D绘图功能，尤其是曲面图绘制方面，
我觉得它的3D功能不仅仅是给分析图表拓展了一个维度这么简单，而是让它在数学上的表现能力也极大提高了。
配合numpy中的数学函数，3D绘图能够展示很多复杂的几何曲面，让matplotlib的使用范围大大拓展。
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