如何生成三轴立体统计图

生成三维立体统计图通常用于展示数据在三个维度上的分布情况，比如散点图、柱状图或饼图等的立体效果。在Python中，有几种库可以帮助你实现这个目标，如Matplotlib、Seaborn以及Plotly等。

以Matplotlib为例，你可以使用`mplot3d`模块创建一个3D图形环境，然后绘制数据。这里是一个基本步骤：

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

# 假设你有一个二维数组data，其中每行代表一个样本，前三列分别是x, y, z坐标值
data = ... # 你的数据

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

# 使用scatter()函数绘制散点图
ax.scatter(data[:,0], data[:,1], data[:,2])

# 可以添加更多定制元素，例如标题、标签等
ax.set_xlabel('X Label')
ax.set_ylabel('Y Label')
ax.set_zlabel('Z Label')

plt.show()  # 显示图表

如果你想要更复杂的效果，可以尝试使用Plotly，它有专门的3D图形API，可视化效果更为丰富。