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引子：对于已经给定的数据，比如数据是按照列分布的，想到的方法必然是先对每一列的数据建立对应的列表，然后在画图时，找好x轴，y轴,z轴就行。
1.数据提取：
数据先用with open(）打开，但是打开后的数据需要先逐行遍历后放在一个列表中，这样才能在with open()外进行数据的操作：
with open('D:\Python_code\haha.txt') as df:
lines = df.readlines()
然后新建一个空的列表，把数据一个一个的存进去，这样先是一行行存到lines列表中，绕后要一个个存到另一个列表，对
lines进行操作即可：
新建file1列表，新建row[]是为了把lines中的行分开，分成单个的字符串，然后放入file1[]中，这里用到了append()方法。
file1 = []
row = []
for line in lines:
row = line.split()
file1.append(row)
2.数据分列：
xlong = []
zlong = []
ylong = []
for row1 in file1:
xlong.append(row1[0])
zlong.append(row1[2])
ylong.append(row1[1])
int_zlong = []
int_xlong = []
int_ylong = []
for str_x in xlong:
a=int(float(str_x))
int_xlong.append(a)
for str_z in zlong:
c = int(float(str_z))
int_zlong.append(c)
for str_y in ylong:
e = int(float(str_y))
int_ylong.append(e)
需要注意的是：这里在第一步提取列数据之后，是不可以直接进行数值运算的操作的，因为这些都是字符串，需要把它们变成整数或者浮点数才行。所以才有了后面的int_xlong。
3.绘制3D图形：
首先导入库，其中的axes3d是重头戏
from mpl_toolkits.mplot3d import axes3d
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
然后开始绘制：
first = int_xlong[:50]
second=int_ylong[:50]
third= int_zlong[:50]
fig = plt.figure()
ax = fig.gca(projection='3d')
ax.set_title("3Dpython")
ax.set_xlabel("xlabel")
ax.set_ylabel("ylabel")
ax.set_zlabel("z")
figure1 = ax.plot(firs, second, third, c='r')
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