python多维空间图显示

在Python中，可以使用以下库来显示多维空间图：

1. Matplotlib：Matplotlib是一个Python 2D绘图库，可以绘制各种静态，动态，交互式和打印图形。

2. Seaborn：Seaborn是一个基于Matplotlib的Python可视化库，提供了一些高级接口用于绘制各种统计图形。

3. Plotly：Plotly是一个基于JavaScript的开源数据可视化库，它提供了Python，R和MATLAB等不同语言的接口。

4. Bokeh：Bokeh是一个交互式可视化库，它支持大规模，实时的数据流。

对于多维空间图，常用的是Matplotlib和Seaborn。下面是一个使用Seaborn绘制3D散点图的示例：

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

sns.set(style="darkgrid")

# Load the example iris dataset
iris = sns.load_dataset("iris")

# Plot sepal width as a function of sepal_length across days
g = sns.relplot(x="sepal_length", y="sepal_width", hue="species", data=iris)

# Add title and axis labels
g.fig.suptitle("Iris Dataset", y=1.03)
g.set(xlabel="Sepal Length", ylabel="Sepal Width")

# Show the plot
plt.show()

这将绘制一个三维散点图，其中x轴表示花萼长度，y轴表示花萼宽度，颜色表示鸢尾花的种类。您可以修改这个示例来使用不同的数据集或修改图形参数以满足您的需求。