在Python中，可以使用matplotlib库中的mplot3d子库来绘制三维图。以下是一个简单的示例，展示如何使用matplotlib创建一个三维散点图：
导入必要的库
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
```
创建数据
```python
生成三维空间中的点
z = np.linspace（0, 13, 1000）
x = 5 * np.sin（z）
y = 5 * np.cos（z）
zd = 13 * np.random.random（100）
xd = 5 * np.sin（zd）
yd = 5 * np.cos（zd）
```
创建三维坐标轴对象
```python
fig = plt.figure（）
ax = fig.add_subplot（111, projection='3d'）
```
在坐标轴上绘制图形
```python
ax.scatter3D（xd, yd, zd, c='r', marker='o'）
```
设置标题和显示图形
```python
ax.set_title（'3D Scatter Plot'）
plt.show（）
```
将以上代码保存为一个Python文件并运行，即可看到一个三维散点图。
更多类型的三维图形
除了散点图，matplotlib的mplot3d子库还支持其他类型的三维图形，如曲面图、柱状图等。以下是一个绘制简单曲面图的示例：
```python
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits import mplot3d
import numpy as np
创建数据
x = np.linspace（-6, 6, 30）
y = np.linspace（-6, 6, 30）
X, Y = np.meshgrid（x, y）
Z = np.sin（np.sqrt（X 2 + Y 2））
创建三维坐标轴对象
fig = plt.figure（）
ax = fig.add_subplot（111, projection='3d'）
绘制曲面图
ax.plot_surface（X, Y, Z, cmap='viridis'）
设置标题和显示图形
ax.set_title（'Surface Plot'）
plt.show（）
```
通过这些步骤和示例代码，你可以使用Python和matplotlib库轻松地创建和显示三维图形。根据具体需求，你可以进一步自定义图形的样式、颜色、标签等。