3D散点import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D import numpy as np xs1 = np.random.randint(30,40,100) ys1 = np.random.randint(20,30,100) zs1 = …
首先,我们需要导入matplotlib.pyplot、numpy库,并从mpl_toolkits.mplot3d中导入Axes3D模块。 然后,创建一个figure对象,指定图形的大小为(20,10)。我们可以通过fig.add_subplot()方法在这个图形中创建一个子图来绘制图形。 在子图1中: 生成三维曲线的数据,使用np.linspace()生成theta的数值范围,然后计算相应的x、y和...
上述代码中的 ax.plot3D() 函数可以绘制各种三维图形,这些三维图都要根据(x,y,z)三元组类来创建。 3D散点图 通过ax.scatter3D() 函数可以绘制 3D 散点图,示例代码如下: AI检测代码解析 from mpl_toolkits import mplot3d import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt fig = plt.figure() #创建...
3. 3D条形图(3D Bar Plot) 3d绘图类型(3)3D条形图(3D Bar Plot)_QomolangmaH的博客-CSDN博客编辑https://blog.csdn.net/m0_63834988/article/details/132890907?spm=1001.2014.3001.5502编辑https://blog.csdn.net/m0_63834988/article/details/132890907?spm=1001.2014.3001.5502 https://blog.csdn.net...
importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfrommpl_toolkits.mplot3dimportAxes3D 1. 2. 3. 接下来,我们可以创建一些示例数据,这里我们使用numpy库生成随机的3D坐标数据: AI检测代码解析 np.random.seed(0)n=100x=np.random.rand(n)y=np.random.rand(n)z=np.random.rand(n) ...
frommpl_toolkits.mplot3dimportAxes3D fig=plt.figure() ax=fig.add_subplot(111, projection='3d') 编辑 二、直线绘制(Line plots) 基本用法: 1 ax.plot(x,y,z,label=' ') code: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15
ax.set_title('3D Scatter Plot')plt.show() # Call this last to ensure the plot is displayed in the notebook cell output area (if using Jupyter notebook) or in the GUI (if using a regular Python IDE) before executing the next line of code in the cell which would overwrite the ...
简介:【100天精通Python】Day65:Python可视化_Matplotlib3D绘图mplot3d,绘制3D散点图、3D线图和3D条形图,示例+代码 1mpl_toolkits.mplot3d功能介绍 mpl_toolkits.mplot3d是 Matplotlib 库中的一个子模块,用于绘制和可视化三维图形,包括三维散点图、曲面图、线图等。它提供了丰富的功能来创建和定制三维图形。以下是...
code: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 from mpl_toolkits.mplot3d import axes3d import matplotlib.pyplot as plt fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') # Grab some test data. X, Y, Z = axes3d.get_test_data(0.05) # Plot a basic wireframe. ax....
plt.title('Boxplot by Day and Gender') 特性优势: 自动计算统计量 内置美观的调色板 支持分类变量可视化 2.3 Plotly交互式可视化 对于需要交互的场景,Plotly提供了丰富的交互功能: import plotly.express as px df = px.data.iris() fig = px.scatter_3d(df, x='sepal_length', y='sepal_width', z...