2.add_subplot()方法 在调用add_subplot()方法添加绘图区域时为该方法传入projection='3d'，即指定坐标...
x = np.random.randint(0,10,size=100) y = np.random.randint(-20,20,size=100) z = np.random.randint(0,30,size=100) # 此处fig是二维 fig = plt.figure() # 将二维转化为三维 axes3d = Axes3D(fig) # axes3d.scatter3D(x,y,z) # 效果相同 axes3d.scatter(x,y,z) 1. 2. 3. 4....
plt.text(-3.7,3,r'$This\ is\ the\ some\ text. \mu\ \sigma_i\ \alpha_t$', fontdict={'size':16,'color':'r'}) 1. 2. 3. (二)画图 散点图scatter # 生成1024个呈标准正态分布的二维数据组 (平均数是0,方差为1) 作为一个数据集 n = 1024 x = np.random.normal(0,1,n) y = ...
y,z,color='g',label='Green Points')ax.legend(loc='upper left',title="Legend")ax.set_title("3D Scatter Plot with Custom Legend Position - how2matplotlib.com")plt.show()
scatter() # s参数设置散点的大小;c参数设置散点的颜色;marker参数设置散点的形状x = np.random.randn(1000) y = np.random.randn(1000) size =50*abs(np.random.randn(1000)) colors = np.random.randint(16777215,size =1000) li = []forcolorincolors: ...
使用Matplotlib的3D绘图 3D图在三维或多维可视化复杂数据中起着重要作用。 1.3D散点图 代码语言:javascript 复制 ''' === 3D scatterplot === Demonstration of a basic scatterplot in 3D. ''' # Import libraries from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib...
3.4 散点图Scatter 3.5 极坐标图Polar plots import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt r = np.arange(0, 2, 0.01) theta = 2 * np.pi * r fig, ax = plt.subplots(subplot_kw={'projection': 'polar'}) ax.plot(theta, r) ...
参考:matplotlib scatter size Matplotlib是Python中最流行的数据可视化库之一,它提供了丰富的绘图功能,其中散点图(scatter plot)是一种常用的图表类型。在使用Matplotlib绘制散点图时,我们经常需要调整散点的大小来突出重要数据或表达额外的信息维度。本文将深入探讨如何在Matplotlib中设置和调整散点图的大小,以及相关的高...
data = np.random.randint(0, 255, size=[40, 40, 40]) x, y, z = data[0], data[1], data[2] ax = plt.subplot(111, projection='3d') # 创建一个三维的绘图工程 # 将数据点分成三部分画,在颜色上有区分度 ax.scatter(x[:10], y[:10], z[:10], c='y') # 绘制数据点 ...
ax.scatter3D(x_points,y_points,z_points,c=z_points,cmap='hsv');plt.show() 绘图结果为: 在绘制3D图形后,我们可以交互的查看图形。只需要简单点击并拖动绘图结果即可。 3D曲面图 曲面图可以很好地提供了一个完整的结构来查看每个变量的值如何在另外两个轴的轴上变化。在Matplotlib中构建表面图是一个3个步...