可以复杂化一点吗 比如增加因素和变量
时间: 2023-07-27 09:28:02 浏览: 37
当然可以,可以通过增加因素和变量来复杂化危化品运输场景下的车辆信息数据图。下面是一个示例代码,演示如何通过 Matplotlib 绘制一个带有多个变量和因素的 3D 散点图。
```python
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
# 车辆信息数据,包括车速、温度、湿度、压力、载重、标志位
data = np.array([[80, 25, 40, 1.5, 2.0, 1], [60, 20, 35, 1.8, 1.5, 0], [50, 18, 30, 1.2, 1.2, 0],
[70, 23, 32, 1.4, 1.8, 1], [90, 28, 45, 1.6, 2.5, 1]])
# 绘制 3D 散点图,横轴为车速,纵轴为温度,纵轴为湿度,点的大小表示压力,颜色表示标志位,点的形状表示载重
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
ax.scatter(data[:, 0], data[:, 1], data[:, 2], s=1000 * data[:, 3], c=data[:, 5], cmap='cool', marker='o')
# 添加坐标轴标签和标题
ax.set_xlabel('车速')
ax.set_ylabel('温度')
ax.set_zlabel('湿度')
plt.title('危化品运输场景下的车辆信息数据')
# 显示图形
plt.show()
```
上述代码可以生成一个 3D 散点图,横轴为车速,纵轴为温度,纵轴为湿度,点的大小表示压力,颜色表示标志位,点的形状表示载重。这样的可视化图形能够更加全面地展示车辆信息数据,帮助用户进行更加深入的数据分析和决策。