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...
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D 然后使用下面的两种方式之一声明要创建三维子图: ax = fig.gca(projection='3d') ax = plt.subplot(111, projection='3d') 接下来就可以使用ax的plot()方法绘制三维曲线、plot_surface()方法绘制三维曲面、scatter()方法绘制三维散点图或bar3d()方法绘制三维柱状图了。
files, tool windows, actions, and settings.importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpfrommpl_toolkits.mplot3dimportAxes3Ddefscatter():# 数据大小n=1024# 生成 n 个X值,符合标准正态分布X=np.random.normal(0,1,n)# 生成
matplotlib也支持三维作图,但是相对于matlab来讲,感觉功能更弱。当然话说回来,三维作图用的场景相对也更少,所以呢,有一定的知识储备就够了。matplotlib绘制三维图形依赖于mpl_toolkits.mplot3d,用法也比较简单,只需要一个关键字参数projection='3d'就可以创建三维Axes。 import matplotlib.pyplot as plt from mpl...
➤01 3D plot 1.基本语法 在安装matplotlib之后,自动安装有 mpl_toolkits.mplot3d。 #Importing Libraries import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import axes3d #3D Plotting fig = plt.figure() ax = plt.axes(projection="3d") #Labeling ax.set_xlabel('X Axes') ax.set_ylabel...
使用matplotlib 库绘制 3D 线图 使用Matplotlib 绘制 3 维散点图 要使用散点绘制相同的图形,我们将使用matplotlib 中的scatter()函数。它将使用不同的点绘制相同的直线方程。 # importing mplot3d toolkitsfrommpl_toolkitsimportmplot3dimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt ...
importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpfrommpl_toolkits.mplot3dimportAxes3D# 生成数据n=100x1,y1,z1=np.random.rand(3,n)x2,y2,z2=np.random.rand(3,n)+1# 创建3D图形fig=plt.figure(figsize=(12,10))ax=fig.add_subplot(111,projection='3d')# 绘制两组散点scatter1=ax.scatter(x1,y1,z...
fig.update_layout(title='3D Scatter Plot of Iris Dataset')# 显示图形fig.show()```3. SeabornSeaborn是一个基于matplotlib的数据可视化库,提供了更高级别的界面和多种美观的图形类型。使用Seaborn进行三维可视化可以使用其3D绘图功能,即seaborn的tsplot和其他3D图形。下面是一个简单的例子,展示如何使用Seaborn进行...
➤013D plot 1.基本语法 在安装matplotlib之后,自动安装有 mpl_toolkits.mplot3d。 #Importing Libraries importmatplotlib.pyplotasplt frommpl_toolkits.mplot3dimportaxes3d #3D Plotting fig = plt.figure() ax = plt.axes(projection="3d") #Labeling ...
*args等为扩展变量,如maker = 'o',则scatter结果为’o‘的形状 code: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np def randrange(n, vmin, vma...