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...
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='X', yaxis_title='Y', zaxis_title...
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...
title='Customized 3D Scatter Plot') fig.show() 交互式三维图形 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...
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 ...
Scatter 图形( scatter)是最基本也是最灵活的图表类型之一,用于展示变量之间的关系。在 Plotly 中,scatter 函数允许你创建带有标记(如圆点、线段等)的二维数据图,这些标记可以单独设置颜色、大小和符号。此…
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...
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), ...
z_data = np.random.rand(n_points) # 创建散点图 fig = go.Figure(data=[go.Scatter3d(x=x...
首先需要import下一线离线的关于plotly的包 from plotly import toolsimport plotly.offline as pypy.offline.init_notebook_mode()import plotly.graph_objs as goimport plotly.figure_factory as ffconfig = {'showLink': False} 3、Scatter Plot 点图 我们就拿刚才我们下载的IBM的股票数据来画图。首先我们看...