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...
绘制三维散点图(3D Scatter Plot)：import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import...
Matplotlib 中的 scatter() 函数可以用于创建散点图 seaborn.scatterplot() 函数来创建二维散点图,并传递数据点的坐标和其他可选参数 01. Seaborn 函数的基本语法如下: importseabornassnssns.scatterplot(data=data_frame,x="x_variable",y="y_variable") x_variable是数据集中表示x轴的变量列名 y_variable是...
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:```...
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, ...
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。
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 ...
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_ylabel('Y Axes')ax.set_zlabel('Z Axes')plt...
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。