下面是使用 `mpl_toolkits.mplot3d` 在 2 行 2 列绘图区域中按要求绘制三维曲线、曲面和散点图的代码示例： ```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D # 给定三维曲线数据 curve_x = np.linspace(0, 10, 100) curve_y = np.sin(curve_x) curve_z = np.cos(curve_x) # 生成曲面数据 x = np.arange(-10, 10, 2) y = np.arange(-10, 10, 3) X, Y = np.meshgrid(x, y) Z = 50 * np.sin(X + Y) # 生成散点图数据 data = np.random.randint(0, 255, size=[40, 40, 40]) x_scatter, y_scatter, z_scatter = data[0], data[1], data[2] # 创建 2 行 2 列的绘图区域 fig, axes = plt.subplots(2, 2, subplot_kw={'projection': '3d'}) # 绘制三维曲线 axes[0, 0].plot(curve_x, curve_y, curve_z) axes[0, 0].set_title('3D Curve') axes[0, 0].set_xlabel('X') axes[0, 0].set_ylabel('Y') axes[0, 0].set_zlabel('Z') # 绘制曲面 axes[0, 1].plot_surface(X, Y, Z, cmap='viridis') axes[0, 1].set_title('3D Surface (z = 50*sin(x+y))') axes[0, 1].set_xlabel('X') axes[0, 1].set_ylabel('Y') axes[0, 1].set_zlabel('Z') # 绘制散点图 axes[1, 0].scatter(x_scatter[:10], y_scatter[:10], z_scatter[:10], c='r') axes[1, 0].scatter(x_scatter[10:20], y_scatter[10:20], z_scatter[10:20], c='b') axes[1, 0].scatter(x_scatter[30:40], y_scatter[30:40], z_scatter[30:40], c='y') axes[1, 0].set_title('3D Scatter Plot') axes[1, 0].set_xlabel('X') axes[1, 0].set_ylabel('Y') axes[1, 0].set_zlabel('Z') # 隐藏第四个子图 axes[1, 1].axis('off') plt.tight_layout() plt.show() ``` ### 代码说明： 1. **数据准备**： - 三维曲线数据：使用 `np.linspace` 生成 `x` 坐标，`np.sin` 和 `np.cos` 生成 `y` 和 `z` 坐标。 - 曲面数据：使用 `np.arange` 生成 `x` 和 `y` 坐标，通过 `np.meshgrid` 创建网格，计算 `z = 50 * np.sin(X + Y)`。 - 散点图数据：使用 `np.random.randint` 生成随机数据。 2. **创建绘图区域**：使用 `plt.subplots(2, 2, subplot_kw={'projection': '3d'})` 创建 2 行 2 列的三维绘图区域。 3. **绘制图形**： - 三维曲线：使用 `plot` 方法绘制。 - 曲面：使用 `plot_surface` 方法绘制。 - 散点图：使用 `scatter` 方法分三部分绘制，分别设置不同颜色。 4. **隐藏第四个子图**：使用 `axis('off')` 隐藏第四个子图。 5. **显示图形**：使用 `plt.tight_layout()` 调整布局，`plt.show()` 显示图形。