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 =
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....
绘制三维散点图(3D Scatter Plot)：import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import...
plot修改成为 scatter即可 from mpl_toolkits.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.set_xlabel('X Axes') ax.set_('Y Axes') ax....
用scatter()散点绘制三维坐标点 from matplotlib import pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D dot1 = [[0, 0, 0], [1, 1, 1], [ 2, 2, 2], [2, 2, 3], [2, 2, 4]] # 得到五个点 plt.figure() # 得到画面 ...
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...
ax1.scatter3D(xd,yd,zd, cmap='Blues') #绘制散点图 ax1.plot3D(x,y,z,'gray') #绘制空间曲线 plt.show() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 3.三维曲面 下一步画三维曲面: fig = plt.figure() #定义新的三维坐标轴 ax3 = plt.axes(projection='3d') ...
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...
ax.plot(x, y, z, label='parametric curve') ax.legend() plt.show() 编辑 三、散点绘制(Scatter plots) 基本用法: 1 ax.scatter(xs, ys, zs, s=20, c=None, depthshade=True,*args,*kwargs) xs,ys,zs:输入数据; s:scatter点的尺寸 ...
ax.plot(x, y, z, label='parametric curve') ax.legend() plt.show() ➤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) ...