在Python中，进行3D绘图有多种选择，其中pyecharts、matplotlib和openpyxl是最受欢迎的三个库。这些库各有特点，适用于不同的应用场景。下面我们将对它们进行比较，以便您根据需求选择合适的库。
- pyecharts
pyecharts是一个用于生成Echarts图表的Python库。Echarts是一个使用JavaScript的开源可视化库，提供了丰富的图表类型和交互功能。pyecharts通过将Python与Echarts相结合，使得在Python中生成Echarts图表变得简单。
pyecharts支持多种3D图表类型，如散点图、曲面图、柱状图等。通过pyecharts，您可以轻松地在Python中创建交互式3D图表，并集成到Web应用程序中。 - matplotlib
matplotlib是Python中最常用的绘图库之一。它提供了丰富的绘图函数和定制选项，可以创建各种类型的图表，包括3D图表。
matplotlib的3D功能相对较弱，但基本功能齐全。您可以使用matplotlib创建3D散点图、曲面图和体积图等。然而，与pyecharts相比，matplotlib的3D图表功能相对较少，且定制性较差。 - openpyxl
openpyxl是一个用于处理Excel文件的Python库。它支持Excel 2010及更高版本的.xlsx文件格式，提供了读写Excel文件的功能。
虽然openpyxl主要是一个Excel文件处理库，但它也支持一些基本的图表功能，包括3D图表。使用openpyxl，您可以在Excel文件中创建3D图表，然后将其保存为.xlsx文件。
比较与选择
根据应用场景和需求，我们可以对这三个库进行选择：
- 如果您需要创建交互式3D图表并将其集成到Web应用程序中，pyecharts是一个很好的选择。它提供了丰富的3D图表类型和强大的交互功能，可以满足大多数需求。
- 如果您只需要创建基本的3D图表，并且对定制性要求不高，matplotlib是一个不错的选择。它的基本3D功能齐全，而且它是Python中最常用的绘图库之一，具有广泛的社区支持和丰富的教程资源。
- 如果您需要处理Excel文件并创建3D图表，openpyxl可能是一个合适的选择。虽然它的3D图表功能相对较弱，但作为Excel文件处理库，openpyxl具有读写Excel文件的能力，这在某些应用场景下可能非常重要。
总之，选择哪个库取决于您的具体需求和场景。通过比较不同库的特点和功能，您可以找到最适合您的3D绘图库。在使用这些库时，请注意查看官方文档和社区资源，以充分利用它们的功能并解决遇到的问题。