使用Matplotlib在Python中绘制三维散点图

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了使用Matplotlib在Python中绘制三维散点图。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

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:

python 3d散点图,matplotlib,python,开发语言

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:

python 3d散点图,matplotlib,python,开发语言

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。 

 文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-530008.html

到了这里,关于使用Matplotlib在Python中绘制三维散点图的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网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TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • 数据可视化——用python绘制气泡图、三维散点图、多重柱形图案例

    目录 前言 一、气泡图的绘制 1、什么是气泡图?他适用于什么数据? 2、图形效果展示 3、导入需要用到的库 4、读取要分析的数据 5、检查数据是否有问题 6、将要对比数据提取出来 7、画图 二、三维散点图的绘制 1、什么是三维散点图? 2、导入需要用到的数据库 3、画图 三

    2024年02月06日
    浏览(51)
  • 添加数据维度并使用Python绘制5D散点图

    大家好,散点图通常用于比较2个不同特征以确定它们之间的关系,散点图也可以添加更多的维度来反映数据,例如使用颜色、气泡大小等。在本文中,将介绍如何绘制一个五维的散点图。 数据集:  让我们从二维开始,简单地看一下 Healthy_life_expectancy_at_birth 和 Log_GDP_per_ca

    2024年02月12日
    浏览(32)
  • 【100天精通Python】Day65:Python可视化_Matplotlib3D绘图mplot3d,绘制3D散点图、3D线图和3D条形图,示例+代码

      mpl_toolkits.mplot3d 是 Matplotlib 库中的一个子模块,用于绘制和可视化三维图形,包括三维散点图、曲面图、线图等。它提供了丰富的功能来创建和定制三维图形。以下是 mpl_toolkits.mplot3d 的主要功能和功能简介: 3D 散点图 :通过 scatter 函数,你可以绘制三维散点图,用于显示

    2024年02月07日
    浏览(41)
  • Python绘制折线图、散点图...Pyplot库功能使用示例大全

    matplotlib.pyplot库是Python中一个非常重要的可视化工具,可以用于绘制各种图表。本文给出了图表绘制的各种示例 1、简单折线图示例 代码中首先导入了matplotlib.pyplot库和numpy库。生成了一些数据并使用plt.plot()函数绘制了折线图,同时使用plt.title()、plt.xlabel()和plt.ylabel() 函数为图

    2024年02月14日
    浏览(28)
  • Matplotlib——绘制散点图并连线

    x_values y_values

    2024年02月14日
    浏览(32)
  • chatgpt赋能python:Python散点图介绍:如何用Python绘制散点图?

    Python是一门流行的编程语言,用于解决各种问题和编写各种应用程序。其中,数据可视化是Python应用程序中非常重要的组成部分。散点图是最常用的数据可视化图形之一,它能够清晰地展示多个变量之间的关系。在本文中,我们将介绍如何使用Python绘制散点图。 散点图可以很

    2024年02月06日
    浏览(36)
  • Python Matplotlib数据可视化绘图之(三)————散点图

    文本 本文我们主要介绍利用Python中的Matplotlib模块进行几种散点图的画法,包括整张图片只有一种颜色的不分组散点图、整张图片有好几种颜色的不分组散点图、整张图片有好几种颜色的分组散点图等。 主要利用Python中的Matplotlib模块完成该功能。 表格如下(示例): 班别

    2024年02月07日
    浏览(40)
  • Python 之 Matplotlib 散点图、箱线图和词云图

    在最开始,先引入我们的 numpy 和 matplotlib 库。 同时,对基本配置进行设置,将中文字体设置为黑体,不包含中文负号,分辨率为 100,图像显示大小设置为 (5,3)。 散点图也叫 X-Y 图,它将所有的数据以点的形式展现在直角坐标系上,以显示变量之间的相互影响程度,点的位置

    2024年02月04日
    浏览(33)
  • python中的matplotlib画散点图(数据分析与可视化)

    python中的matplotlib画散点图(数据分析与可视化) 效果图: 结束,再见

    2024年02月11日
    浏览(27)
  • python绘制散点图|散点大小和颜色深浅由数值决定

    往期python绘图合集: python绘制简单的折线图 python读取excel中数据并绘制多子图多组图在一张画布上 python绘制带误差棒的柱状图 python绘制多子图并单独显示 python读取excel数据并绘制多y轴图像 python绘制柱状图并美化|不同颜色填充柱子 python随机生成数据并用双y轴绘制两条带误差

    2024年02月13日
    浏览(29)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包