2. 3D散点图(3D Scatter Plot) 用于可视化三维数据的散点图,通过在三维空间中绘制数据点来展示数据的分布。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 数据准备 x = np.random.rand(100) # x轴数据 y = np.random.rand(100) # y轴数...
import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D import numpy as np fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') # 生成随机数据 x = np.random.rand(100) y = np.random.rand(100) z = np.random.rand(100) ax.scatter(x, y, z) ax.set_xla...
ax.scatter(x, y, z, c=z, s=sizes, cmap='viridis', marker='o') 3、添加标题和注释 可以为图形添加标题和注释,以便更好地解释数据。 # 添加标题 ax.set_title('3D Scatter Plot') 添加注释 for i in range(len(x)): ax.text(x[i], y[i], z[i], '%d' % i, size=10, zorder=1, ...
Scatter 的例子 ➤03绘制3D Surface (1) Ex1 3D surface #!/usr//bin/python # -*- : gbk-*- #*** TEST2.PY -- by Dr. ZhuoQing 2020-11-16 # # Note: #*** from headm import * from mpl_toolkitsmplot3d import axes3d ax = plt.axes(projection='3d') x = arange(-...
z) ax.set_title('3D Scatter Plot') ax.set_xlabel('X-axis') ax.set_ylabel('Y-axis') a...
plot修改成为 scatter即可 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 from mpltoolkits.mplot3d import axes3d ax = plt.axes(projection'3d') angle= linspace(0, 2*pi*5, 40) x = cosangle) y = sin(angle) z = linspace(0, 5, 40) ax.scatter(x,y,z, color='b') ax....
➤02 绘制Scatter 利用和上面的相同的绘制命令, 将原来的plot3D修改成为 scatter即可。 frommpl_toolkits.mplot3dimportaxes3d ax=plt.axes(projection='3d')angle=linspace(0,2*pi*5,40)x=cos(angle)y=sin(angle)z=linspace(0,5,40)ax.scatter(x,y,z,color='b')ax.set_xlabel('X Axes')ax.set_...
一、3D散点图语法 plotly.express.scatter_3d(data_frame=None, x=None, y=None, z=None, color=None, symbol=None, size=None, text=None, hover_name=None, hover_data=None, custom_data=None, error_x=None, error_x_minus=None, error_y=None, ...
ax.set_title('3D Scatter Plot')# 显示图形plt.show()```2. PlotlyPlotly是一个功能强大的数据可视化库,支持多种图形类型,包括散点图、柱状图、线图等,并支持交互功能。使用Plotly进行三维可视化可以使用其3D绘图功能,即scatter3d和其他3D图形。下面是一个简单的例子,展示如何使用Plotly进行三维数据的可视化:```...
sns.scatterplot(data=tips, x="total_bill", y="tip", hue="time") 1. 1.3根据time列进行标记区分 sns.scatterplot(data=tips, x="total_bill", y="tip", hue="time", style="time") 1. 1.4增加调色板,可以对比1.2 sns.scatterplot(data=tips, x="total_bill", y="tip", hue="time", pa...