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 =
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='Z'), 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...
绘制三维散点图(3D Scatter Plot)：import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import...
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...
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 ...
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:```...
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...
使用matplotlib来创建三维图形,您首先需要安装matplotlib库,然后导入相应的模块,在创建一个3D坐标系的基础上,可以使用其提供的plot3D、scatter3D等函数来绘制线图或点图。以下是结合matplotlib库,具体展开一步一步如何使用Python代码来绘制一个三维图。 一、安装与导入必要的库...
➤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)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_...
importmatplotlib.pyplotaspltfrommpl_toolkits.mplot3dimportAxes3Dimportnumpyasnp Python Copy 创建基本的 3D 散点图 首先,我们来创建一个最基本的 3D 散点图。这需要使用mpl_toolkits.mplot3d.Axes3D类来创建一个 3D 坐标轴,然后使用scatter方法绘制散点。