在Python中使用 Matplotlib 进行插入排序的 3D 可视化

简介

使用 Matplotlib 库可以很方便地进行数据可视化操作。本文将介绍如何利用 Matplotlib 库进行插入排序算法的 3D 可视化。

所需环境

本项目需要安装以下环境：

• Python 3.6 或以上版本
• Matplotlib 库

实现步骤

1. 导入 Matplotlib 库和 random 库（用于生成随机数）：

import matplotlib.pyplot as plt
import random

2. 定义插入排序函数 insertion_sort()：

def insertion_sort(arr):
    for i in range(len(arr)):
        key = arr[i]
        j = i - 1
        while j >= 0 and key < arr[j]:
                arr[j + 1] = arr[j]
                j -= 1
        arr[j + 1] = key

3. 定义生成随机数的函数 generate_data()：

def generate_data(data_len):
    data = []
    for i in range(data_len):
        data.append(random.randint(1, 100))
    return data

4. 定义 3D 散点图可视化函数 scatter_3d()：

def scatter_3d(x, y, z):
    fig = plt.figure()
    ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
    ax.scatter(x, y, z, c=z, cmap='Blues')
    ax.set_xlabel('X')
    ax.set_ylabel('Y')
    ax.set_zlabel('Z')
    plt.show()

5. 定义排序并可视化函数 sort_and_visualize()：

def sort_and_visualize(data_len):
    data = generate_data(data_len)
    x = list(range(1, data_len+1))
    y = data
    z = [0] * data_len
    scatter_3d(x, y, z)  # 初始状态
    insertion_sort(data)
    for i in range(data_len):
        z[i] = data[i]
        scatter_3d(x, y, z)  # 排序过程

6. 运行 sort_and_visualize() 函数进行排序和可视化：

sort_and_visualize(10)

效果演示

以下是插入排序的 3D 散点图可视化效果演示：

结语

本文介绍了如何利用 Matplotlib 库进行插入排序算法的 3D 可视化，并演示了效果。希望对你有所帮助。