Python数据分析之 Matplotlib 3D图详情

最初我们介绍到 Matplotlib 可以绘制2D图形，并且介绍了一些常见图形的绘制方法，其实不仅可以绘制2D图形，现在较新版本的 Matplotlib 加入了3D绘图的工具包，已经可以轻松地绘制3D图形了，接下来就来介绍一下。

Matplotlib 提供了mpl_toolkits.mplot3d工具包来进行3D图表的绘制，我们导入下简单使用如下：

from mpl_toolkits import mplot3d

通过以上代码导入后，可以传递参数projection='3d'给指定图表对象并将其类型设置为3D类型，如下：

import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits import mplot3d
fig = plt.figure()
# 创建子图对象，类型为3d
ax = fig.add_subplot(projection='3d')
ax.set_xlabel('X', color='r')
ax.set_ylabel('Y', corlor='g')
ax.set_zlabel('Z', corlor='b')

上面示例代码我们创建了子图对象，并把其类型设置为3D类型，并设置了坐标轴的标签及标签颜色，

结果输出如下：

可以看出，生成了一个三维的坐标轴，下面我们在这个三维的坐标轴中添加图表：

import numpy as np

z = np.linspace(0, 45, 100)
x = z * np.sin(z)
y = z * np.cos(z)
ax.plot3D(x, y, z, '#800080')
plt.show()

结果输出如下：

其中plot3D()方法可以绘制3D的折线图，除此之外，还有scatter3D()绘制3D的散点图、bar3D()绘制3D的柱状图等，这些方法和绘制对应的2D图形方法的使用方式基本一致。

到此这篇关于Python数据分析 Matplotlib 3D图的文章就介绍到这了,更多相关Python 3D图内容请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我们！

赞 (0)

相关推荐

  • python实现Mysql数据库批量新增数据的场景分析

    python实现Mysql数据库批量新增数据的场景分析

    一.批量插入数据的场景 在进行数据压力时需要进行大数据量的测试 比如登录要进行千人用户同时登录 比如数据加工由于源数据没有,需要我们进行数据库数据的插入 选择方法 使用Jmeter进行接口数据的批量新增 使用存储过程进行数据库的直接操作 使用Python进行数据库的操作 二.插入数据的工具选择 ​选择方法要根据实际情况进行选择,不是哪一种更好,而是哪一种更能快捷的解决我们的问题,举个栗子来讲: 在我们需要Jmeter操作需要实际批量新增用户,用户需要上传图像,这时候我们应该怎么选择呢? 如果选择

  • python中Matplotlib实现绘制3D图的示例代码

    Matplotlib 也可以绘制 3D 图像,与二维图像不同的是,绘制三维图像主要通过 mplot3d 模块实现.但是,使用 Matplotlib 绘制三维图像实际上是在二维画布上展示,所以一般绘制三维图像时,同样需要载入 pyplot 模块. mplot3d 模块下主要包含 4 个大类,分别是: mpl_toolkits.mplot3d.axes3d() mpl_toolkits.mplot3d.axis3d() mpl_toolkits.mplot3d.art3d() mpl_toolkit

  • Python+Plotly绘制精美的数据分析图

    Python+Plotly绘制精美的数据分析图

    目录 1.准备 2.使用 3.保存 4.其他功能 Plotly 是目前已知的Python最强绘图库,它比上次我们讲的Echarts还强大许多许多,它的绘制通过生成一个web页面完成,并且支持调整图像大小,动态调节参数,方便许多python 网页应用的开发. 1.准备 开始之前,你要确保Python和pip已经成功安装在电脑上,如果没有,可以访问这篇文章:超详细Python安装指南 进行安装. Windows环境下打开Cmd(开始—运行—CMD),苹果系统环境下请打开Terminal(comman

  • Python利用matplotlib模块数据可视化绘制3D图

    Python利用matplotlib模块数据可视化绘制3D图

    目录 前言 1 matplotlib绘制3D图形 2 绘制3D画面图 2.1 源码 2.2 效果图 3 绘制散点图 3.1 源码 3.2 效果图 4 绘制多边形 4.1 源码 4.2 效果图 5 三个方向有等高线的3D图 5.1 源码 5.2 效果图 6 三维柱状图 6.1 源码 6.2 效果图 7 补充图 7.1 源码 7.2 效果图 总结 前言 matplotlib实际上是一套面向对象的绘图库,它所绘制的图表中的每个绘图元素,例如线条Line2D.文字Text.刻度等在内存中都有一个对象与之

  • 详解Python进行数据相关性分析的三种方式

    详解Python进行数据相关性分析的三种方式

    目录 相关性实现 NumPy 相关性计算 SciPy 相关性计算 Pandas 相关性计算 线性相关实现 线性回归:SciPy 实现 等级相关 排名:SciPy 实现 等级相关性:NumPy 和 SciPy 实现 等级相关性:Pandas 实现 相关性的可视化 带有回归线的 XY 图 相关矩阵的热图 matplotlib 相关矩阵的热图 seaborn 相关性实现 统计和数据科学通常关注数据集的两个或多个变量(或特征)之间的关系.数据集中的每个数据点都是一个观察值,特征是这些观察值的属性或属性.

  • Python+Matplotlib绘制3D图像的示例详解

    Python+Matplotlib绘制3D图像的示例详解

    目录 1. 绘制3D柱状图 2. 绘制3D曲面图 示例1 示例2 3.绘制3D散点图 4. 绘制3D曲线图 1. 绘制3D柱状图 绘制3D柱状图使用的是axes3d.bar()方法. 可能跟我们中学学的有一点不同的是,其语法如下: bar(left, height, zs=0, zdir=‘z’, *args, **kwargs) 其中left表示指向侧边的轴,zs表示指向我们的方向的轴,height即表示高度的轴.这三者都需要是一维的序列对象.在调用相关方法的时候,比如设置轴标签,还有一点需要

  • Python数据分析之分析千万级淘宝数据

    Python数据分析之分析千万级淘宝数据

    目录 1.项目背景与分析说明 2.导入相关库 4.模型构建 1)流量指标的处理 2)用户行为指标 3)漏斗分析 4)客户价值分析(RFM分析) 1.项目背景与分析说明 1)项目背景 网购已经成为人们生活不可或缺的一部分,本次项目基于淘宝app平台数据,通过相关指标对用户行为进行分析,从而探索用户相关行为模式. 2)数据和字段说明 本文使用的数据集包含了2014.11.18到2014.12.18之间,淘宝App移动端一个月内的用户行为数据.该数据有12256906天记录,共6列数据. user_i

  • Python数据分析之 Matplotlib 3D图详情

    Python数据分析之 Matplotlib 3D图详情

    最初我们介绍到 Matplotlib 可以绘制2D图形,并且介绍了一些常见图形的绘制方法,其实不仅可以绘制2D图形,现在较新版本的 Matplotlib 加入了3D绘图的工具包,已经可以轻松地绘制3D图形了,接下来就来介绍一下. Matplotlib 提供了mpl_toolkits.mplot3d工具包来进行3D图表的绘制,我们导入下简单使用如下: from mpl_toolkits import mplot3d 通过以上代码导入后,可以传递参数projection='3d'给指定图表对象并将其

  • Python数据分析之 Matplotlib 折线图绘制

    Python数据分析之 Matplotlib 折线图绘制

    目录 一.Matplotlib 绘图 简单示例 二.折线图绘制 一.Matplotlib 绘图 在数据分析中,数据可视化也非常重要,通过直观的展示过程.结果数据,可以帮助我们清晰的理解数据,进而更好的进行分析.接下来就说一下Python数据分析中的数据可视化工具 Matplotlib 库. Matplotlib 是一个非常强大的Python 2D绘图库,使用它,我们可以通过图表的形式更直观的展现数据,实现数据可视化,使用起来也非常方便,而且支持绘制折线图.柱状图.饼图.直方图.散点图等. 可以使

  • Python数据分析之 Matplotlib 散点图绘制

    Python数据分析之 Matplotlib 散点图绘制

    前言: 散点图,又称散点分布图,是使用多个坐标点的分布反映数据点分布规律.数据关联关系的图表,Matplotlib 中可以通过以下方式绘制散点图: 使用plt.plot方法: 在上篇文章Python数据分析之 Matplotlib 折线图绘制中,我们介绍了可以使用plt.plot()方法绘制折线图,该方法同样可以绘制散点图,如下: import random x = range(15) y = [i + random.randint(-2,2) for i in x] plt.plot(x, y

  • Python数据分析之Matplotlib的常用操作总结

    Python数据分析之Matplotlib的常用操作总结

    目录 使用准备 1.简单的绘制图像 2.视图面板的常用操作 3.样式及各类常用修饰属性 4.legend图例的使用 5.添加文字等描述 6.不同类型图像的绘制 总结 使用准备 使用matplotlib需引入: import matplotlib.pyplot as plt 通常2会配合着numpy使用,numpy引入: import numpy as np 1.简单的绘制图像 def matplotlib_draw(): # 从-1到1生成100个点,包括最后一个点,默认为不包括最后一个点 x

  • Python数据分析之 Matplotlib 饼图绘制

    Python数据分析之 Matplotlib 饼图绘制

    前言: 饼状图是用来呈现一个数据系列中各项的大小与各项占项总和的百分比,Matplotlib 提供了plt.pie()方法绘制柱状图,语法格式如下: plt.pie(x, explode=None, labels=None, colors=None, autopct=None, pctdistance=0.6, shadow=False, labeldistance=1.1, startangle=0, radius=1, counterclock=True, wedgeprops=None,

  • Python绘制交通流折线图详情

    Python绘制交通流折线图详情

    目录 一.数据集下载 二.折线图绘制 1.解压npz文件 2.折线图绘制 一.数据集下载 加州高速公路PEMS数据集 这里绘制PEMS04中的交通流量数据.该数据集中包含旧金山2018年1月1日至2月28日的29条道路上307个探测器每五分钟收集的数据. 二.折线图绘制 1.解压npz文件 npz是一种numpy文件存储的压缩格式,可使用numpy进行读取. allow_pickle=True用于防止numpy版本过高带来的错误. data.files查看压缩文件下的所有文件. import n

  • Python数据分析之Matplotlib数据可视化

    Python数据分析之Matplotlib数据可视化

    目录 1.前言 2.Matplotlib概念 3.Matplotlib.pyplot基本使用 3.数据展示 3.1如何选择展示方式 3.2绘制折线图 3.3绘制柱状图 3.3.1普通柱状图 3.3.2堆叠柱状图 3.3.3分组柱状图 3.3.4饼图 4.绘制子图 1.前言 数据展示,即数据可视化,是数据分析的第五个步骤,大部分人对图形敏感度高于数字,好的数据展示方式能让人快速发现问题或规律,找到数据背后隐藏的价值. 2.Matplotlib概念 Matplotlib 是 Python 中常用的

  • Python数据分析之matplotlib绘图详解

    Python数据分析之matplotlib绘图详解

    目录 多子图 散点图 水平柱状图 同位置柱状图 多子图 figure是绘制对象(可以理解为一个空白的画布),一个figure对象可以包含多个Axes子图,一个Axes是一个绘图区域,不加设置时,Axes为1,且每次绘图其实都是在figure上的Axes上绘图. 我们是在图形对象上面的Axes区域进行作画 1.add_axes():添加区域 2.Matplotlib定义一个axes类,该类的对象称为axes对象(即轴域对象),它指定一个有数值范围限制的绘图区域.再给定一个画布中,可以包含多个axe

  • Python数据分析应用之Matplotlib数据可视化详情

    Python数据分析应用之Matplotlib数据可视化详情

    目录 简述 掌握绘图基础语法与基本参数 掌握pyplot基础语法 pyplot中的基础绘图语法 包含子图的基础语法 调节线条的rc参数 调节字体的rc参数 分析特征间的关系 绘制散点图 绘制2000-2017年个季度过敏生产总值散点图 绘制2000-2017年各季度国民生产总值散点图 绘制折线图 绘制2000-2017年各季度过敏生产总值折线图 2000~ 2017年各季度国民生产总值点线图 2000~ 2017年各季度国民生产总值折线散点图 任务实现 任务1 任务2 分析特征内部数据分布与分散

  • python 用matplotlib绘制折线图详情

    python 用matplotlib绘制折线图详情

    目录 1. 折线图概述 1.1什么是折线图? 1.2折线图使用场景 1.3绘制折线图步骤 1.4案例展示 2. 折线2D属性 2.1linestyle:折线样式 2.2color:折线颜色 2.3marker:坐标值标记 2.4fillstyle:标记填充方法 2.5linewidth(lw): 直线宽度 3. 坐标管理 3.1坐标轴名字设置 3.2坐标轴刻度设置 3.3坐标轴位置设置 3.4指定坐标值标注 4. 多条折线展示图 5. 图列管理 复习回顾: 众所周知,matplotlib 是一款

随机推荐