书上的代码有些问题，一直输出的是白的。啥都没有，我还在找原因，找到之后，会在评论区里面说的：

主要就是两个包：Axes3D、mayavi，但是，很奇妙的事情就是，跟着书上写的，你压根就没有东西输出出来，书上展示了两个文件，分别用Axes3D和mayavi的mlab绘图，但是，绘出的都是白色PDF，简称就是，啥都没有，就很离谱，虽然我已经把之前的全部给注释掉了，但是，Python为什么还会去执行已经注释掉的文件嘞？这俩个问题已经解决辽，在后面。

举例子：我的代码是

import numpy as np
xx,yy=np.mgrid[-2:2:81j,-3:3:91j]
zz=np.exp(-2*xx**2-yy**2)*np.cos(2*xx)*np.cos(3*yy)
from mayavi import mlab
fig=mlab.figure()
s=mlab.surf(xx,yy,zz,representation='wireframe')
ax=mlab.axes(line_width=2,nb_labels=0.4)
mlab.show()

但是，他的输出是我们上次课上讲的四面子图的绘制（这个问题已经解决了，python文件的路径有问题，改了就没事了）：

图一：问题绘图

但是，在网上找的代码又是可以完全运行的，这让我不由得想起了一句话，完溜，被骗溜。。。

为什么嘞？？？代码基本上是一致的呀！！！

啊哈哈哈，我找到原因啦：

在这一行：

fig=plt.figure()
ax=fig.add_subplot(1,1,1, projection='3d')

上面的这种写法是正确的，你要是按照下面书上的这种写法，那根本输出不了：

fig=plt.figure()
ax=Axes3D(fig)

第二行代码要是和上面一样的话，你根本输出不了，这下看看我修改之后对的代码：

import numpy as np
[u,v]=np.mgrid[-1:2:51j,-2:2:61j]
x,y,z=u*(1-u**2/3+v**2),v*(1-v**2/3+u**2),u**2-v**2
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
# plt.ion()
fig=plt.figure()
ax=fig.add_subplot(1,1,1, projection='3d')
ax.plot_surface(x.T,y.T,z.T,)#rstride=2,cstride=2,color='r',alpha=0.2,linewidth=0.5
ax.elev,ax.azim=50,-80
ax.set_xlabel("x")
ax.set_ylabel("y")
ax.set_zlabel("z")
plt.show()

图二：修改之后的代码

import numpy as np
xx,yy=np.mgrid[-2:2:81j,-3:3:91j]
zz=np.exp(-2*xx**2-yy**2)*np.cos(2*xx)*np.cos(3*yy)
# # from mayavi import mlab
# # fig=mlab.figure()
# # s=mlab.surf(xx,yy,zz,representation='wireframe')
# # ax=mlab.axes(line_width=2,nb_labels=0.4)
# # mlab.show()
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
# plt.ion()
fig=plt.figure()
ax=fig.add_subplot(1,1,1, projection='3d')
ax.plot_surface(xx,yy,zz,rstride=4,cstride=3,color='r',alpha=0.9)
ax.contour(xx,yy,zz,zdir='x',offset=-3.0,colors='black')
ax.contour(xx,yy,zz,zdir='y',offset=4.0,colors='blue')
ax.contour(xx,yy,zz,zdir='z',offset=-2.0)
ax.set_xlim3d(-3.0,2.0)
ax.set_ylim3d(-3.0,4.0)
ax.set_zlim3d(-2.0,1.0)
ax.set_xlabel('x')
ax.set_ylabel('y')
ax.set_zlabel('z')
plt.show()

记住，如果用

plt.ion()
fig.show()

这两行代码的话，你的输出图像会一闪而过，很尴尬，当然，我之前的一篇博客里面也提到了一种解决方案，可以尝试着使用，来看看做出来的结果：

图三

图四

okok，解决了一个心头大患，再来解决mayavi：我现在严重怀疑我的mayavi'没有安装成功，重新试着安装一下看看：

。。。，mayavi安装失败。。。

图五：安装失败

cmd安装不成功，但是，powershell安装成功辽！！！

但是，不得不说，mayavi做出的图片就是漂亮。

安装很慢，待会再跟着书上的，用mlab可视化Enneper曲面：但是，还是不知道为什么，mayavi没法子启动，mayavi的安装，给大家推荐一个博客，很详实：mayavi安装的问题_linyanhao0104的博客-CSDN博客

这会先试着用mplot3D画一下居里叶集，书上使用mayavi画的，我觉着，我们可以试下mplot3d：

import numpy as np
x,y=np.ogrid[-1.5:0.5:1000j,-1.0:1.0:1000j]
z=x+1j*y
julia=np.zeros(z.shape)
c=-0.7-0.4jfor i in range(1,101):z=z**2+cescape=z*z.conj()>4julia+=(1/float(i))*escapeimport matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
fig=plt.figure()
ax=fig.add_subplot(1,1,1, projection='3d')
ax.plot_surface(x,y,julia)
ax.set_xlabel('x')
ax.set_ylabel('y')
plt.show()

这是mplot3d输出的julia集的图像：

图六：julia集(1)

图七：julia集(2)

这是没有调色的结果，所以你看起来不太好看，我再试试看能不能用mayavi做出来，

啊哈哈，才发现是我的问题，，我的路径可能有问题，python一直在运行另外一个文件，就是前天绘图的那个，然后，我重新修改了一下，这下mayavi绘图完美，好漂亮啊：

图八：julia集(mlab版本(1))

图九：julia集(mlab版本2)

代码也很简单：

from mayavi import mlab
mlab.figure(size=(800,600))
mlab.surf(julia,colormap="gist_ncar",warp_scale='auto',vmax=1.5)
mlab.view(15,30,500,[-0.5,-0.5,2.0])
mlab.show()

解决了两个问题，今天收获满满啊，看来书上的只能说是借鉴，实际操作的时候，还得多看博客。