Plotly还支持创建交互式的三维图形,让用户可以通过鼠标交互来探索数据。下面是一个交互式散点图的示例: # 创建交互式散点图 fig = go.Figure(data=[go.Scatter3d(x=x_data, y=y_data, z=z_data, mode='markers')]) fig.update_layout(scene=dict(xaxis_title='
import plotly.graph_objects as goimport numpy as np# 生成时间序列数据t = np.linspace(, 10, 100) # 时间轴y = np.sin(t) # 正弦波数据# 创建动画帧，每帧显示一部分数据frames = [go.Frame(data=[go.Scatter(x=t[:i], y=y[:i])]) for i inrange(1, len(t) + 1)]# 配置图表和...
Scatter3d(x=x_line, y=y_line, z=z_line, mode='lines')]) fig.update_layout(scene=dict(xaxis_title='X', yaxis_title='Y', zaxis_title='Z'), title='3D Wireframe Plot') fig.show() 以上代码将生成一个展示了线框的三维图形。 通过以上示例,我们展示了如何使用Python和Plotly来绘制各种...
ax.scatter(x, y, z, c='r', marker='o') 5. 显示图表 调用show方法显示图表: plt.show() 通过上述步骤,您就可以使用Matplotlib绘制简单的三维散点图。接下来,我们将详细介绍Plotly库的使用。 二、PLOTLY画三维散点图 Plotly是一个强大的绘图库,具有交互式、可视化效果好等特点,特别适用于需要进行复杂数据...
plt.savefig('3d_scatter_plot.png') 保存图形为PDF文件 plt.savefig('3d_scatter_plot.pdf') 六、实例代码 以下是一个完整的实例代码,展示了如何使用Matplotlib创建一个三维散点图,并进行定制化设置。 import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D ...
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 ...
standard_normal(num_steps)) #用 Plotly 可视化 fig = go.Figure(data=go.Scatter3d( x=x, y=y, z=z, marker=dict(size=4,color=t,colorscale='Viridis'), line=dict(color='darkblue', width=2))) fig.layout.scene.camera.projection.type = "orthographic" fig.update_layout(width=800,height=...
z_data = np.random.rand(n_points) # 创建散点图 fig = go.Figure(data=[go.Scatter3d(x=x...
可以 使用 plotly 的 plot.Scatter3D 方法绘制三维图: 代码实现如下: fig1 = go.Scatter3d(x=data['curb-weight'], y=data['horsepower'], z=data['price'], marker=dict(opacity=0.9, reversescale=True, colorscale='Blues', size=5), line=dict (width=0.02), ...
Plotly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:```pythonimport plotly.express as px# 生成数据df = px.data.iris()# ...