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 =
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 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....
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(-...
# 创建3D图形fig = plt.figure()ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')ax.scatter(x, y, z)ax.set_xlabel('X')ax.set_ylabel('Y')ax.set_zlabel('Z')ax.set_title('3D Scatter Plot')plt.show() # Call this last to ensure the plot is displayed in the notebook cell output area...
官网在https://plot.ly/python/， 有的时候需要注意，由于某墙的原因，这个网站会加载的非常慢。这个网页里详细的介绍了各种图的制作，我们这会简单的介绍一下scatter plot和给出一个3D图的例子。注意在当前markdown文档里，plotly给出的图不能交互，在ipynb和html里面可以 首先需要import下一线离线的关于plotly的包...
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...
(n)z=np.random.rand(n)# 创建一个三维坐标轴fig=plt.figure()ax=fig.add_subplot(111,projection='3d')# 绘制散点图ax.scatter(x,y,z,c='r',marker='o')# 设置图表标题和轴标签ax.set_title('3D Scatter Plot')ax.set_xlabel('X')ax.set_ylabel('Y')ax.set_zlabel('Z')# 显示图表plt....
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) ...
ax = fig.gca(projection='3d') # Plot a sin curve using the x and y axes. x = np.linspace(0, 1, 100) y = np.sin(x * 2 * np.pi) / 2 + 0.5 ax.plot(x, y, zs=0, zdir='z', label='curve in (x,y)') # Plot scatterplot data (20 2D points per colour) on the x...