pyecharts ,3D散点图的例子

我可以回答这个问题。以下是 pyecharts 的 3D 散点图例子：

from pyecharts import Scatter3D

data = [
    [10., 8.04, 10.],
    [8., 6.95, 8.],
    [13., 7.58, 13.],
    [9., 8.81, 9.],
    [11., 8.33, 11.],
    [14., 9.96, 14.],
    [6., 7.24, 6.],
    [4., 4.26, 4.],
    [12., 10.84, 12.],
    [7., 4.82, 7.],
    [5., 5.68, 5.]
]

scatter3D = Scatter3D("3D 散点图示例", width=800, height=600)
scatter3D.add("", data, is_visualmap=True, visual_range_color=['#FF3333', '#FFFF00'])
scatter3D.render()

希望这个例子能够帮到你！

相关问题

pyecharts多维散点图

PyEcharts是一个基于ECharts的Python数据可视化库，它可以帮助开发者快速创建各种图表，包括多维散点图。在PyEcharts中，多维散点图（scatter plot with multiple dimensions）用于展示两个及以上维度的数据分布，每个数据点通常表示一个多维空间中的坐标。

创建多维散点图的基本步骤如下：
1. **导入模块**：首先需要导入`pyecharts.charts.Scatter3D`。
2. **初始化图表**：创建一个新的Scatter3D实例，设置标题、背景等属性。
3. **添加数据**：使用`add`方法添加数据到图表，数据应包含每条记录的各个维度值。
4. **配置选项**：可以调整颜色、大小、标签等样式。
5. **显示或保存图表**：调用`render`显示图表，或者保存为图片文件。

下面是一个简单的例子：

from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Scatter3D

data = [[random.random() for _ in range(3)] for _ in range(100)]
scatter = (
    Scatter3D()
    .add_xaxis([item[0] for item in data])
    .add_yaxis("Data", [item[1] for item in data], symbol_size=8)
    .add_zaxis("Z", [item[2] for item in data])
    .set_series_opts(
        visual_map_opts=opts.VisualMapOpts(max_=200, is_piecewise=True),
        symbol="circle",
    )
    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="3D Scatter Plot"))
)

# 显示或保存图表
scatter.render('scatter_3d.html')

如何在 pyecharts 中添加三维标记点? (

在 Pyecharts 中添加三维标记点，需要使用 `scatter3D` 组件。以下是一个简单的例子：

from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Scatter3D

# 准备数据
data = [
    [10, 20, 30],
    [20, 30, 40],
    [30, 40, 50],
    [40, 50, 60],
    [50, 60, 70],
]

# 创建 Scatter3D 图表对象
scatter3d = Scatter3D()

# 添加数据
scatter3d.add("", data)

# 设置全局配置项
scatter3d.set_global_opts(
    visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=70),
    title_opts=opts.TitleOpts(title="三维散点图"),
)

# 显示图表
scatter3d.render("scatter3d.html")

在这个例子中，我们先准备了五个三维坐标点的数据，然后创建了一个 `Scatter3D` 图表对象，并调用 `add` 方法添加数据。最后，我们设置了一些全局配置项，例如可视化映射（visualmap）和标题等，最终将图表渲染为 HTML 文件。

如果你想要为每个点添加标记，可以使用 `label_opts` 参数，例如：

scatter3d.add("", data, label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{@[2]}"))

这里的 `formatter` 参数指定了标记的显示格式，`{@[2]}` 表示显示该点的第三个值。你也可以根据具体需求设置其他格式。