用 Python Matplotlib 创建令人惊叹的三维散点图

简介

本教程将指导你如何使用 Python 的 Matplotlib 库创建三维散点图。散点图是三个变量之间关系的图形表示。它是识别复杂数据中的模式和趋势的有用工具。

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导入必要的库

为了创建三维散点图，我们将使用 Matplotlib 库。我们还将使用 NumPy 库来生成随机数据。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

设置数据

我们将使用 NumPy 库生成两组具有随机值的数据。一组将表示 x 和 y 坐标，另一组将表示 z 坐标。

def randrange(n, vmin, vmax):
    """
    辅助函数，用于生成形状为 (n, ) 的随机数数组，
    其中每个数在 Uniform(vmin, vmax) 范围内分布。
    """
    return (vmax - vmin)*np.random.rand(n) + vmin

n = 100

for m, zlow, zhigh in [('o', -50, -25), ('^', -30, -5)]:
    xs = randrange(n, 23, 32)
    ys = randrange(n, 0, 100)
    zs = randrange(n, zlow, zhigh)

创建图形和子图

我们将使用 Matplotlib 库中的 add_subplot 函数来创建图形和子图。我们还将把投影设置为 '3d' 以创建三维图。

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(projection='3d')

创建散点图

我们将使用 Matplotlib 库中的 scatter 函数来创建散点图。我们将传入 x、y 和 z 坐标以及标记样式。

ax.scatter(xs, ys, zs, marker=m)

设置坐标轴标签

我们将使用 Matplotlib 库中的 set_xlabel、set_ylabel 和 set_zlabel 函数来设置 x、y 和 z 轴的标签。

ax.set_xlabel('X Label')
ax.set_ylabel('Y Label')
ax.set_zlabel('Z Label')

显示图形

我们将使用 Matplotlib 库中的 show 函数来显示图形。

plt.show()

总结

在本教程中，我们学习了如何使用 Python 中的 Matplotlib 库创建三维散点图。我们使用 NumPy 库设置数据，使用 add_subplot 函数创建图形和子图，使用 scatter 函数创建散点图，使用 set_xlabel、set_ylabel 和 set_zlabel 函数设置坐标轴标签，并使用 show 函数显示图形。掌握了这些技能后，你就可以创建和自定义三维散点图来分析和可视化复杂数据。

使用 Python Matplotlib 创建三维散点图

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