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Python使用Matplotlib繪制三維散點(diǎn)圖詳解流程_python

作者：std7879 ? 更新時(shí)間： 2022-12-13 編程語言

什么是Matplotlib？

Matplotlib是Python中的一個(gè)庫，用于創(chuàng)建靜態(tài)和動(dòng)態(tài)動(dòng)畫，并使用其內(nèi)置函數(shù)繪制。它有很多內(nèi)置特性和內(nèi)置分析工具，用于分析任何圖形或圖表。

如果我們想繪制任何三維圖形，那么我們可以使用Matplotlib庫。當(dāng)我們有一個(gè)巨大的三維變量數(shù)據(jù)集，我們繪制它的圖形時(shí)，它看起來非常分散，這被稱為3D散點(diǎn)圖。我們將使用Matplotlib的matplot3d工具包繪制三維圖形。

有一把斧頭。函數(shù)，它接受坐標(biāo)X、Y和Z的數(shù)據(jù)集。

根據(jù)我們想要賦予三維圖的屬性，需要更多的論證。

首次創(chuàng)建Matplotlib時(shí)，只考慮二維繪圖。大約在1.0版本發(fā)布時(shí)，通過在Matplotlib的二維顯示器上分層一些三維圖表工具，創(chuàng)建了一個(gè)實(shí)用的（盡管相當(dāng)有限）三維數(shù)據(jù)可視化工具集。通過導(dǎo)入mplot3d工具包（它是基本Matplotlib安裝的一部分），三維圖表成為可能。

最簡單的三維圖是由（x，y，z）三元組的線或簇組成的散點(diǎn)圖。這些可以用斧頭生產(chǎn)。plot3D和ax。scatter3D函數(shù)，很像之前呈現(xiàn)的更典型的二維圖表。它們的呼叫特征與二維對(duì)應(yīng)物非常相似。

為了在頁面上創(chuàng)建深度錯(cuò)覺，散射點(diǎn)的透明度已經(jīng)改變。

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()

輸出：

解釋：

在上面的示例中，我們使用ax創(chuàng)建了三維繪圖。scatter（）函數(shù)。我們最初已經(jīng)導(dǎo)入了所需的所有庫，如numpy、matplotlib和mpl_toolkits。然后，我們使用randInt（）函數(shù)創(chuàng)建了隨機(jī)數(shù)的x、y和z坐標(biāo)的數(shù)據(jù)集。在那之后，我們使用了斧頭。scatter3D（）函數(shù)，并輸入x、y和z坐標(biāo)，我們?yōu)辄c(diǎn)取紅色。最后，我們使用show（）函數(shù)顯示繪圖。

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()

輸出：

解釋：

在上面的代碼中，我們用函數(shù)ax繪制了三維圖。scatter3D（）函數(shù)。我們生成了x、y和z坐標(biāo)的隨機(jī)數(shù)據(jù)集，并使用標(biāo)記“^”繪制了它們。我們使用set_label函數(shù)為各個(gè)軸提供標(biāo)簽。

原文鏈接：https://blog.csdn.net/std7879/article/details/127804598

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