噪声三维云图python代码

噪声三维云图通常用于可视化随机分布的数据，比如在机器学习中的数据集预处理过程中展示噪声特征。在Python中，你可以使用matplotlib库和numpy库来创建这种图形。下面是一个简单的例子：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

# 创建一些随机噪声数据
x = np.random.randn(1000)
y = np.random.randn(1000)
z = np.random.randn(1000)

# 创建3D图像
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')

# 绘制三维云图
ax.scatter(x, y, z, c=z, cmap='viridis')  # 使用颜色编码z值

# 设置轴标签和标题
ax.set_xlabel('X')
ax.set_ylabel('Y')
ax.set_zlabel('Z')
ax.set_title('Noise Data in 3D')

plt.show()

在这个例子中，我们生成了三个一维的正态分布随机数，并将它们作为XYZ坐标绘制在3D空间中。每个点的颜色由Z值决定，`cmap='viridis'`表示使用一种渐变色地图。