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...
ax.set_title('3D Scatter Plot') ax.set_xlabel('X Axis') ax.set_ylabel('Y Axis') ax.set_zlabel('Z Axis') 显示图形 plt.show() 进阶内容 一、绘制彩色三维散点图 在实际应用中,可能需要绘制彩色的三维散点图,以便更好地区分不同的数据点。可以通过在scatter方法中添加c参数来实现。 import numpy...
指定不服，很多人为此也基于R语言开发了一些相应的三维图的绘制包，像rgl，gg3D，plot3D，scatterplot3...
Output("scatter-plot", "figure"), [Input("range-slider", "value")]) def update_bar_chart(slider_range): low, high = slider_range mask = (df.petal_width > low) & (df.petal_width < high) fig = px.scatter_3d(df[mask], x='sepal_length', y='sepal_width', z='petal_width',...
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:```...
projection='3d') ax.scatter(x, y, z) ax.set_title('3D Scatter Plot') ax.set_xlabel('...
importmatplotlib.pyplotaspltfrommpl_toolkits.mplot3dimportAxes3D 1. 2. 3. 创建3D图形对象 我们需要创建一个figure对象和一个Axes3D对象。 fig=plt.figure()ax=fig.add_subplot(111,projection='3d') 1. 2. 4. 添加数据点 使用scatter函数添加散点数据。
以下代码输出的三维散点图中高度最高的点的是? importmatplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d importAxes3D x=y=z=[1,4,9,16,25] fig=plt.figure() ax=fig.add_subplot(111,projection='3d') ax.scatter(x,y,z,s=100) ax.view_init(elev=20, azim=-100) ...
importmatplotlib.pyplotaspltfrommpl_toolkits.mplot3dimportAxes3Dimportnumpyasnp Python Copy 创建基本的 3D 散点图 首先,我们来创建一个最基本的 3D 散点图。这需要使用mpl_toolkits.mplot3d.Axes3D类来创建一个 3D 坐标轴,然后使用scatter方法绘制散点。
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的分布情况。 绘制曲面图 接下来,我们将绘制一个曲面图。假设我们有一个函数f(x, y),我们想要可视化它在三维空间中的表面。 # 定义函数 ...