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...
Matplotlib 中的 scatter() 函数可以用于创建散点图 seaborn.scatterplot() 函数来创建二维散点图,并传递数据点的坐标和其他可选参数 01. Seaborn 函数的基本语法如下: importseabornassnssns.scatterplot(data=data_frame,x="x_variable",y="y_variable") x_variable是数据集中表示x轴的变量列名 y_variable是...
z) ax.set_title('3D Scatter Plot') ax.set_xlabel('X-axis') ax.set_ylabel('Y-axis') a...
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....
ax.set_title('3D Scatter Plot')# 显示图形plt.show()```2. PlotlyPlotly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:```...
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...
一、3D散点图语法 plotly.express.scatter_3d(data_frame=None, x=None, y=None, z=None, color=None, symbol=None, size=None, text=None, hover_name=None, hover_data=None, custom_data=None, error_x=None, error_x_minus=None, error_y=None, ...
sns.scatterplot(data=tips, x="total_bill", y="tip", hue="time") 1. 1.3根据time列进行标记区分 sns.scatterplot(data=tips, x="total_bill", y="tip", hue="time", style="time") 1. 1.4增加调色板,可以对比1.2 sns.scatterplot(data=tips, x="total_bill", y="tip", hue="time", pa...
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 ...
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) ...