要以Python生成器为媒介。
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用以下代码可以简单行程一个三维图，在这个基础上根据您的需要改写代码就可以了。
在生成器内的python代码会生成一个object。默认下，生成了一个立方体，并返回：
import c4d
def main():
return c4d.BaseObject(c4d.Ocube)
UserData输入
当然也可以返回别的物体，或者用userdata调整物体参数。注意op可以快速引用生成器对象。
importc4d
defmain():
cone =c4d.BaseObject(c4d.Ocone)
cone[c4d.PRIM_CONE_TRAD] = op[c4d.ID_USERDATA,1]
return cone
具体创建三维图步骤如下
1首先要【创建】-【造型】-【python生成器】，默认生成一个立方体即python编辑器
2-选中对象，右下角【打开python编辑器】
3-代码表示定义一个函数并返回C4D基本物体
4-这里简单改一下，把原代码中的Ocube改成Osphere，点一下执行，会生成一个三维球体。对于基本造型对象，这里的对象名称通用语法为大写字母O加对象的英文。
5-这里还可以用定义变量返回值的表达方法，比如这里定义变量cone(圆锥)，c4d的属性就是大写字母O加上圆锥的英文即Ocone，返回这个变量值，执行就得到了一个圆锥。
6-除了生成基本三维图形，python编辑器可以做很多事情，这里如果有一定的python编码基础，会更容易一些。可以在网上找几个实例试一下，比如这种，生成数字的。可以在搜索引擎输入关键字Cinema 4D - Python scripts来检索别人写好的脚本。
matplotlib是Python最著名的绘图库，它提供了一整套和matlab相似的命令API，十分适合交互式地进行制图。本文将以例子的形式分析matplot中支持的，分析中常用的几种图。其中包括填充图、散点图(scatter plots)、. 条形图(bar plots)、等高线图(contour plots)、 点阵图和3D图，下面来一起看看详细的介绍：
一、填充图
参考代码
简要分析
这里主要是用到了fill_between函数。这个函数很好理解，就是传入x轴的数组和需要填充的两个y轴数组；然后传入填充的范围，用where=来确定填充的区域；最后可以加上填充颜色啦，透明度之类修饰的参数。
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效果图
二、散点图(scatter plots)
参考代码
简要分析
1.首先介绍一下numpy 的normal函数，很明显，这是生成正态分布的函数。这个函数接受三个参数，分别表示正态分布的平均值，标准差，还有就是生成数组的长度。很好记。
2.然后是arctan2函数，这个函数接受两个参数，分别表示y数组和x数组，然后返回对应的arctan(y/x)的值，结果是弧度制。
3.接下来用到了绘制散点图的scatter方法，首先当然是传入x和y数组，接着s参数表示scale，即散点的大小；c参数表示color，我给他传的是根据角度划分的一个数组，对应的就是每一个点的颜色（虽然不知道是怎么对应的，不过好像是一个根据数组内其他元素进行的相对的转换，这里不重要了，反正相同的颜色赋一样的值就好了）；最后是alpha参数，表示点的透明度。scatter函数的高级用法可以参见官方文档scatter函数或者help文档，最后设置下坐标范围就好了。
效果图
三、等高线图(contour plots)
参考代码
简要分析
1.首先要明确等高线图是一个三维立体图，所以我们要建立一个二元函数f，值由两个参数控制，(注意，这两个参数都应该是矩阵)。
2.然后我们需要用numpy的meshgrid函数生成一个三维网格，即，x轴由第一个参数指定，y轴由第二个参数指定。并返回两个增维后的矩阵，今后就用这两个矩阵来生成图像。
3.接着就用到coutourf函数了，所谓contourf，大概就是contour fill的意思吧，只填充，不描边；这个函数主要是接受三个参数，分别是之前生成的x、y矩阵和函数值；接着是一个整数，大概就是表示等高线的密度了，有默认值；然后就是透明度和配色问题了，cmap的配色方案这里不多研究。
4.随后就是contour函数了，很明显，这个函数是用来描线的。用法可以类似的推出来，不解释了，需要注意的是他返回一个对象，这个对象一般要保留下来个供后续的加工细化。
5.最后就是用clabel函数来在等高线图上表示高度了，传入之前的那个contour对象；然后是inline属性，这个表示是否清除数字下面的那条线，为了美观当然是清除了，而且默认的也是1；再就是指定线的宽度了。
效果图
raw_input获取的输入是字符串，不能直接用np.array，需要用split进行切分，然后强制转化成数值类型，才能用plot函数
我把你的代码稍微修改了一下，可能不太漂亮，不过能运行了
x=[1,2,3]
a
=
raw_input('function')
a
=
a.split('
')#依空格对字符串a进行切分，如果是用逗号分隔，则改成a.split(',')
b
=
[]
for
i
in
range(len(a)):#把切分好的字符强制转化成int类型，如果是小数，将int改为float
b.append(int(a[i]))
plt.plot(x,
b,
label='x',
color="green",
linewidth=1)
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
X = [1, 1, 2, 2]
Y = [3, 4, 4, 3]
Z = [1, 2, 1, 1]
ax.plot_trisurf(X, Y, Z)
plt.show()
python matplotlib模块，是扩展的MATLAB的一个绘图工具库。他可以绘制各种图形，可是最近最的一个小程序，得到一些三维的数据点图，就学习了下python中的matplotlib模块，如何绘制三维图形。
初学者，可能对这些第三方库安装有一定的小问题，对于一些安装第三方库经验较少的朋友，建议使用 Anaconda ，集成了很多第三库，基本满足大家的需求，下载地址，对应选择python 2.7 或是 3.5 的就可以了（PS：后面的demo是python2.7）：
首先提醒注意，以下两个函数的区别：
ax.plot_surface(X, Y, Z, rstride=1, cstride=1, cmap='rainbow') #绘面1
和
ax.scatter(x[1000:4000],y[1000:4000],z[1000:4000],c='r') #绘点1
1、绘制3D曲面图
# -*- coding: utf-8 -*-"""
Created on Thu Sep 24 16:17:13 2015
@author: Eddy_zheng
"""from matplotlib import pyplot as pltimport numpy as npfrom mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
fig = plt.figure()
ax = Axes3D(fig)
X = np.arange(-4, 4, 0.25)
Y = np.arange(-4, 4, 0.25)
X, Y = np.meshgrid(X, Y)
R = np.sqrt(X**2 + Y**2)
Z = np.sin(R)# 具体函数方法可用 help(function) 查看，如：help(ax.plot_surface)ax.plot_surface(X, Y, Z, rstride=1, cstride=1, cmap='rainbow')
plt.show()1234567891011121314151617181920212223
效果展示：
2、绘制三维的散点图（通常用于表述一些数据点分布）
4a.mat 数据地址，找到4a.mat 下载即可:
# -*- coding: utf-8 -*-"""
Created on Thu Sep 24 16:37:21 2015
@author: Eddy_zheng
"""import scipy.io as sio
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3Dimport matplotlib.pyplot as plt
mat1 = '4a.mat' #这是存放数据点的文件，需要它才可以画出来。上面有下载地址data = sio.loadmat(mat1)
m = data['data']
x,y,z = m[0],m[1],m[2]
ax=plt.subplot(111,projection='3d') #创建一个三维的绘图工程#将数据点分成三部分画，在颜色上有区分度ax.scatter(x[:1000],y[:1000],z[:1000],c='y') #绘制数据点ax.scatter(x[1000:4000],y[1000:4000],z[1000:4000],c='r')
ax.scatter(x[4000:],y[4000:],z[4000:],c='g')
ax.set_zlabel('Z') #坐标轴ax.set_ylabel('Y')
ax.set_xlabel('X')
plt.show()123456789101112131415161718192021222324252627
效果：
上面就是学习区分了下两个函数，当时还被小困惑了下，希望对大家有所帮助。其实里面还有好多参数设置，比如说改变颜色，包括绘制点图的点的形状等都是可以改变的，有需要的大家可以自己看看这个函数，学习下(help(对应的function))。
版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。Eddy_zheng
import random
import numpy as np
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.dates as mdates
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
mpl.rcParams['font.size'] = 10
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
for z in [2011, 2012, 2013, 2014]:
xs = xrange(1,13)
ys = 1000 * np.random.rand(12)
color =plt.cm.Set2(random.choice(xrange(plt.cm.Set2.N)))
ax.bar(xs, ys, zs=z, zdir='y', color=color, alpha=0.8)
ax.xaxis.set_major_locator(mpl.ticker.FixedLocator(xs))
ax.yaxis.set_major_locator(mpl.ticker.FixedLocator(ys))
ax.set_xlabel('Month')
ax.set_ylabel('Year')
ax.set_zlabel('Sales Net [usd]')
plt.show()
效果图：
利用ptyhon matplotlib 3D函数可以画出一些3D视觉图
