fig = go.Figure(data=[go.Scatter3d(x=x_data, y=y_data, z=z_data, mode='markers')]) fig.update_layout(scene=dict(xaxis_title='X', yaxis_title='Y', zaxis_title='Z'), title='3D Scatter Plot') fig.show() 以上代码将生成一个简单的三维散点图,展示了随机生成的数据点在三维空间中...
data: A data frame (optional) or SharedData object. inherit: inherit attributes from plot_ly()? x: the x variable. y: the y variable. z: a numeric matrix 基础的3D scatter plot fig <- plot_ly(mtcars, x = ~wt, y = ~hp, z = ~qsec, color = ~am, colors = c('#BF382A', '...
使用plotly和R绘制3D曲面和数据点可以通过以下步骤实现: 安装plotly和R:在R环境中,使用以下命令安装plotly包: 代码语言:txt 复制 install.packages("plotly") 导入plotly包:在R环境中,使用以下命令导入plotly包: 代码语言:txt 复制 library(plotly) 创建3D曲面图:使用plot_ly()函数创建一个基本的3D曲面图。可以通...
使用plotly和R绘制3D曲面和数据点可以通过以下步骤实现: 安装plotly和R:在R环境中,使用以下命令安装plotly包: 代码语言:txt 复制 install.packages("plotly") 导入plotly包:在R环境中,使用以下命令导入plotly包: 代码语言:txt 复制 library(plotly) 创建3D曲面图:使用plot_ly()函数创建一个基本的3D曲面图。可以通过...
这里,我们导入了plotly.graph_objs模块,它包含了绘制图表所需的各种对象;同时,我们还导入了plotly.offline.plot函数,用于将图表展示在浏览器中。 三、绘制三维散点图 概念解释:三维散点图是一种在三维空间中展示数据点的图表类型。每个数据点都由三个坐标值(x, y, z)确定,通过散...
支持多种图表类型:Plotly 支持绘制多种类型的图表,包括散点图、线图、面积图、柱状图、3D 图、热图等,满足了不同需求的可视化要求。 美观性:Plotly 的默认主题和颜色选项使得生成的图表通常看起来非常美观。同时,你也可以自定义颜色、标签、图例等来满足特定的可视化需求。
title='3D Surface Plot') fig.show() 以上代码将生成一个展示了函数表面的三维曲面图。 绘制线框图 最后,我们将绘制一个线框图,展示数据的连续性。 # 生成线框数据 theta = np.linspace(-4*np.pi, 4*np.pi, 100) z_line = np.linspace(-2, 2, 100) ...
# 将图形导出为静态图片fig.write_image("3d_plot.png")# 将图形导出为交互式HTML文件fig.write_html...
50)y_grid=np.linspace(0,2*np.pi,50)x_grid,y_grid=np.meshgrid(x_grid,y_grid)z_grid=f(x_grid,y_grid)# 创建曲面图fig=go.Figure(data=[go.(z=z_grid,x=x_grid,y=y_grid)])fig.update_layout(scene=dict(xaxis_title='X',yaxis_title='Y',zaxis_title='Z'),title='3D Plot')...
(x**2 + y**2)) # 创建三维网格图 fig = go.Figure(data=[go.Surface(z=z, x=x, y=y)]) # 设置图像布局 fig.update_layout(title='3D Surface Plot', scene=dict( xaxis_title='X', yaxis_title='Y', zaxis_title='Z'), margin=dict(l=0, r=0, b=0, t=0)) # 显示图像 fig...