Python使用Matplotlib绘制三维散点图详解流程

什么是Matplotlib？

Matplotlib是Python中的一个库，用于创建静态和动态动画，并使用其内置函数绘制。它有很多内置特性和内置分析工具，用于分析任何图形或图表。

如果我们想绘制任何三维图形，那么我们可以使用Matplotlib库。当我们有一个巨大的三维变量数据集，我们绘制它的图形时，它看起来非常分散，这被称为3D散点图。我们将使用Matplotlib的matplot3d工具包绘制三维图形。

有一把斧头。函数，它接受坐标X、Y和Z的数据集。

根据我们想要赋予三维图的属性，需要更多的论证。

首次创建Matplotlib时，只考虑二维绘图。大约在1.0版本发布时，通过在Matplotlib的二维显示器上分层一些三维图表工具，创建了一个实用的（尽管相当有限）三维数据可视化工具集。通过导入mplot3d工具包（它是基本Matplotlib安装的一部分），三维图表成为可能。

最简单的三维图是由（x，y，z）三元组的线或簇组成的散点图。这些可以用斧头生产。plot3D和ax。scatter3D函数，很像之前呈现的更典型的二维图表。它们的呼叫特征与二维对应物非常相似。

为了在页面上创建深度错觉，散射点的透明度已经改变。

示例1：

# importing the necessary libraries
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits import mplot3d
# generating  random dataset
z = np.random.randint(80, size =(55))
x = np.random.randint(60, size =(55))
y = np.random.randint(64, size =(55))
# Creating figures for the plot
fig = plt.figure(figsize = (10, 7))
ax = plt.axes(projection ="3d")
# Creating a plot using the random datasets
ax.scatter3D(x, y, z, color = "red")
plt.title("3D scatter plot")
# display the  plot
plt.show()

输出：

解释：

在上面的示例中，我们使用ax创建了三维绘图。scatter（）函数。我们最初已经导入了所需的所有库，如numpy、matplotlib和mpl_toolkits。然后，我们使用randInt（）函数创建了随机数的x、y和z坐标的数据集。在那之后，我们使用了斧头。scatter3D（）函数，并输入x、y和z坐标，我们为点取红色。最后，我们使用show（）函数显示绘图。

示例2：

# importing the necessary libraries
from mpl_toolkits import mplot3d
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# Creating random dataset
z = 4 * np.tan(np.random.randint(10, size =(500))) + np.random.randint(100, size =(500))
x = 4 * np.cos(z) + np.random.normal(size = 500)
y = 4 * np.sin(z) + 4 * np.random.normal(size = 500)
# Creating figure
fig = plt.figure(figsize = (16, 12))
ax = plt.axes(projection ="3d")
# Add x, and y gridlines for the figure
ax.grid(b = True, color ='blue',linestyle ='-.', linewidth = 0.5,alpha = 0.3)
# Creating the color map for the plot
my_cmap = plt.get_cmap('hsv')
# Creating the 3D plot
sctt = ax.scatter3D(x, y, z,alpha = 0.8,c = (x + y + z),cmap = my_cmap,marker ='^')
plt.title("3D scatter plot in Python")
ax.set_xlabel('X-axis', fontweight ='bold')
ax.set_ylabel('Y-axis', fontweight ='bold')
ax.set_zlabel('Z-axis', fontweight ='bold')
fig.colorbar(sctt, ax = ax, shrink = 0.6, aspect = 5)
# display the plot
plt.show()

输出：

解释：

在上面的代码中，我们用函数ax绘制了三维图。scatter3D（）函数。我们生成了x、y和z坐标的随机数据集，并使用标记“^”绘制了它们。我们使用set_label函数为各个轴提供标签。

到此这篇关于Python使用Matplotlib绘制三维散点图详解流程的文章就介绍到这了,更多相关Python绘制三维散点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！

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