写在前面

我相信能点进来的朋友都是一些初学者，学习这些东西我希望大家能够去看官方原来的文档原因有如下两点：

1. 有些人就是把别人的代码和演示无脑搬到自己的博客上，那些代码能不能运行他们不知道也不关心，然后很多都是错的不能运行，你幸幸苦苦把他的代码敲进去结果不能用这不是傻逼了吗
   链接: 比如下面这个大哥
2. Python的很多库是大佬在运营的，有版本的问题，版本更新之后很多原来的函数和参数就不能使用了，这个算是Python语言一个被诟病的地方了吧，但是看官方文档上面这两点问题是完全可以规避的

如果你说看不懂英语，那就去学英语，这个不应该成为不看官方文档的理由。官方文档是开发人员自己写的，哪里有坑哪里要注意都会说清楚，而且很多有用的库都支持中文语言了现在，链接: mplot3d库

使用matplotlib绘制3D图

我的目标是用matplotlib绘制3D图，然后在官网找到了下面的demo，直接复制一下就移植到了自己的Project中
链接: matplotlib 绘制surface 3D图

使用matplotlib 动态更新3D图

我的目标是处理100多帧的数据，不可能使用上面静态的方法绘制绘制100多个figure,目标是在一个figure上根据帧序号动态更新每一帧的3D图像，在官网上找到了这个Demo，大家在自己的python环境中跑一下就知道效果了
链接: matplotlib 动态更新3D图

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import time


fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(projection='3d')

# Make the X, Y meshgrid.
xs = np.linspace(-1, 1, 50)
ys = np.linspace(-1, 1, 50)
X, Y = np.meshgrid(xs, ys)

# Set the z axis limits so they aren't recalculated each frame.
ax.set_zlim(-1, 1)

# Begin plotting.
wframe = None
tstart = time.time()
for phi in np.linspace(0, 180. / np.pi, 100):
    # If a line collection is already remove it before drawing.
    if wframe:
        wframe.remove()
    # Generate data.
    Z = np.cos(2 * np.pi * X + phi) * (1 - np.hypot(X, Y))
    # Plot the new wireframe and pause briefly before continuing.
    wframe = ax.plot_wireframe(X, Y, Z, rstride=2, cstride=2)
    plt.pause(.001)

print('Average FPS: %f' % (100 / (time.time() - tstart)))