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1 说明

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1.1 环境：python3.8+matplotlib3.3.2

1.2 效果图：3D自旋转玫瑰花

2 技术要点：

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2.1 3D的matplotlib作图mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D和numpy的相关函数的复习。

2.2 matplotlib动画设置animmation复习。

2.3 matplotlib.cm颜色表中cm=colormap复习。

#可以通过调用以下内容找到matplotlib版本中可用的颜色图的完整列表
>>> from matplotlib import cm
>>> dir(cm)

3 代码步骤：

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3.1 第一步：导入模块

import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
from matplotlib import cm
import matplotlib.animation as animmation
import numpy as np

3.2 第二步：设置窗口和图表

#初始化一个图片，大小默认
fig=plt.figure()
#窗口标题名
fig.canvas.set_window_title('3D-rose')
#图片背景颜色
fig.patch.set_facecolor('black')
#定一个3d的画布
ax=fig.gca(projection='3d')
#轴背景颜色
ax.set_facecolor("black")

3.3 第三步：3D玫瑰花的初始数据

#难点，大量使用numpy的相关函数
#25代表花瓣想的方向，越大方向向下;24也是，越小代表花瓣方向向下
#10代表花瓣数
#x轴坐标
[x,t]=np.meshgrid(np.array(range(25))/24.0,np.arange(0,900,0.5)/900*10*np.pi-2*np.pi)

#角度
p=(np.pi/2)*np.exp(-t/(8*np.pi))

#z轴坐标
z=1-(1-np.mod(3.6*t,2*np.pi)/np.pi)**4/2

#y轴坐标
y=2*(x**2-x)**2*np.sin(p)

#半径
r=z*(x*np.sin(p)+y*np.cos(p))

其中np.sin、np.cos、np.pi、np.exp、np.mod等数学函数。

numpy.exp()：返回e的幂次方，e是一个常数为2.71828。

numpy.mod(x1, x2)：

相当于Python模运算符``x1％x2``，并且与除数x2具有相同的符号（正负号）。

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X,Y = numpy.meshgrid(x, y)

输入的x，y，就是网格点的横纵坐标列向量（非矩阵）

输出的X，Y，就是坐标矩阵。

np.meshgrid生成的坐标矩阵可以用np.stack指定axi还原各个点坐标。

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np.arange()函数返回一个有终点和起点的固定步长的排列，如[1,2,3,4,5]，起点是1，终点是5，步长为1。

3.4 第四步：定义三维坐标

#定义三维坐标xx、yy、zz
xx=r*np.cos(t)
yy=r*np.sin(t)
zz=z*(x*np.cos(p)-y*np.sin(p))

3.5 第五步：动画设置，注意return 后面的fig逗号

#初始化
def init():
    ax.plot_surface(xx,yy,zz,rstride=1,cstride=1,cmap=cm.gist_rainbow_r,linewidth=0,antialiased=True)
    return fig,

#动画
def animate(i):
    ax.view_init(elev=10., azim=i)
    return fig,

#动画挂起
#在这里设置一个600帧的动画，每帧之间间隔0毫秒
anim = animmation.FuncAnimation(fig, animate, frames = 600, init_func = init,interval = 0)

3.6 第六步：plt相关设置

#数据清空和画轴不显示
plt.gca().set_axis_off()
#图标标题名,字体大小和颜色
plt.title('3D自旋转玫瑰花',fontsize=20,color='green')
#图片展示
plt.show()