Python中的三维地形和三维地球可视化

在Python中，我们可以使用多种库来创建三维地形和地球可视化。其中，Matplotlib和Plotly是最常用的两个库。下面我将介绍如何使用这两个库来创建三维图形。

首先，我们需要安装这两个库。可以使用pip命令来安装：

pip install matplotlib plotly

然后，我们可以使用以下代码来创建一个简单的三维地形图：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
# 创建一个10x10的网格，范围在-10到10之间
x = np.linspace(-10, 10, 10)
y = np.linspace(-10, 10, 10)
X, Y = np.meshgrid(x, y)
Z = np.sin(np.sqrt(X**2 + Y**2))
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
ax.plot_surface(X, Y, Z, cmap='viridis')
plt.show()

这段代码将创建一个三维曲面图，颜色由高度决定。通过调整X、Y、Z的值，我们可以改变地形的形状和高度。

除了Matplotlib外，Plotly也是一个非常强大的库，可以创建出更加复杂的三维图形。下面是一个使用Plotly创建三维地球的示例：

import plotly.graph_objects as go
from plotly.subplots import make_subplots
from plotly.offline import download_plotlyjs, plot, init_notebook_mode
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
from shapely.geometry import Point, Polygon
from descartes import PolygonPatch
import geopandas as gpd
from cartopy import feature as cfeature
from cartopy.crs import PlateCarree, Mercator
import matplotlib as mpl
from matplotlib.colors import Normalize, ListedColormap, LinearSegmentedColormap
import xarray as xr
import requests
from io import BytesIO
import PIL.Image as Image