通过使用了ax.view_init()函数，但是输出的图片中散点的坐标与坐标轴对应不上

如果散点的坐标与坐标轴对应不上，可能是因为 `ax.scatter3D()` 方法中传入的参数顺序与你想要的顺序不同。确保你传入 `ax.scatter3D()` 方法的参数顺序为 `(x, y, z)`，其中 `x`，`y`，`z` 分别是数据点的坐标。同时，在调用 `ax.view_init()` 方法之前，确保你已经设置了坐标轴的标签和范围等属性。

如果你已经确保了上述问题，但是散点的坐标仍然与坐标轴对应不上，那么你可能需要检查数据是否正确。可以使用 `print()` 函数输出数据的前几行，检查数据是否正确。如果数据正确，可以尝试使用其他库或方法绘制三维散点图，比如 `mayavi` 库等。

相关问题

用python绘图，使用ax.plot3D和ax.scatter3D函数来绘制三维散点图， 要求使用numpy库，使用np.arange函数产生72个数(0-500之间，例如data= np.arange(72).reshape((24, 3))， 分成24行3列

为了使用`numpy`库生成数据并用`matplotlib`的`ax.plot3D`和`ax.scatter3D`函数创建一个三维散点图，你可以按照以下步骤操作：

首先，确保已安装必要的库，如果没有可以使用`pip`安装：

pip install numpy matplotlib

然后，编写以下Python代码：

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

# 使用np.arange生成二维数组
data = np.arange(72).reshape((24, 3))
print("Data shape:", data.shape)

# 创建一个新的3D图形
fig = plt.figure(figsize=(10, 6))
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')

# 将二维数组转换为三维坐标
x, y, z = data[:, 0], data[:, 1], data[:, 2]

# 使用scatter3D绘制散点图
ax.scatter3D(x, y, z, s=50, c=z, cmap='viridis')  # 按z值着色

# 使用plot3D绘制线条（这里只是示例，通常不需要）
line_x, line_y, line_z = x[:10], y[:10], z[:10]
ax.plot3D(line_x, line_y, line_z, color='black', linewidth=1, alpha=0.5)

# 添加轴标签和标题
ax.set_xlabel('X-axis')
ax.set_ylabel('Y-axis')
ax.set_zlabel('Z-axis')
ax.set_title('3D Scatter and Line Plot with Numpy Data')

# 展开3D图的视角
ax.view_init(elev=30, azim=-45)

# 显示图形
plt.show()

这段代码会生成一个3D散点图，其中每个点的位置由`data`数组中的三个元素决定。同时，它还绘制了一条简短的线性路径，仅作演示用途。

我想用pyqt5和matplotlib创建一个散点图，图形上点与点之间连起来，会变成三条曲线，这三条曲线对应这两个y轴，第一、二条曲线对应同一个y轴，这两个y轴的数值都不一样，分别在图形的左右两边，这三条曲线都是对应的同一个x轴，这三条曲线，第1、2条是描述电压的最大值和最小值，第三条是描述电流值，他们是随着时间变化的，所以他们的x轴都是一致的，我每隔一秒调用一次图形函数，往里面传入最大电压、最小电压、电流值，和时间值。然后他们在图形上形成曲线

好的，这是一个比较复杂的图形，需要使用PyQt5和Matplotlib库的一些功能。建议您按照以下步骤操作：

1. 安装PyQt5和Matplotlib库

2. 在PyQt5中创建一个QWidget，用于显示Matplotlib图形

3. 在QWidget中放置一个Matplotlib图形绘制区域

4. 在QWidget中放置两个Matplotlib图形绘制区域，一个用于显示左侧y轴，一个用于显示右侧y轴

5. 在QWidget中放置一个Matplotlib图形绘制区域，用于显示x轴

6. 编写一个函数，用于更新图形数据并重新绘制图形

7. 使用QTimer定时器每隔一秒钟调用该函数更新图形

下面是一份示例代码，帮助您实现这个功能：

import sys
from PyQt5.QtWidgets import *
from PyQt5.QtCore import QTimer
from matplotlib.backends.backend_qt5agg import FigureCanvasQTAgg as FigureCanvas
from matplotlib.figure import Figure


class MyWidget(QWidget):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        
        # 设置窗口大小
        self.setGeometry(100, 100, 800, 600)

        # 创建三个Matplotlib图形绘制区域
        self.fig1 = Figure()
        self.fig2 = Figure()
        self.fig3 = Figure()

        # 创建三个Matplotlib图形绘制区域的画布
        self.canvas1 = FigureCanvas(self.fig1)
        self.canvas2 = FigureCanvas(self.fig2)
        self.canvas3 = FigureCanvas(self.fig3)

        # 创建左侧y轴和右侧y轴的坐标轴
        self.ax1 = self.fig1.add_subplot(111)
        self.ax2 = self.fig2.add_subplot(111)
        self.ax3 = self.fig3.add_subplot(111)

        # 在左侧y轴的坐标轴上绘制电压最大值曲线
        self.line1, = self.ax1.plot([], [], 'r-', label='Voltage Max')
        self.ax1.set_xlabel('Time (s)')
        self.ax1.set_ylabel('Voltage (V)', color='r')
        self.ax1.tick_params('y', colors='r')
        self.ax1.legend(loc='upper left')

        # 在左侧y轴的坐标轴上绘制电压最小值曲线
        self.line2, = self.ax2.plot([], [], 'b-', label='Voltage Min')
        self.ax2.set_ylabel('Voltage (V)', color='b')
        self.ax2.tick_params('y', colors='b')
        self.ax2.legend(loc='upper right')

        # 在右侧y轴的坐标轴上绘制电流曲线
        self.line3, = self.ax3.plot([], [], 'g-', label='Current')
        self.ax3.set_xlabel('Time (s)')
        self.ax3.set_ylabel('Current (A)', color='g')
        self.ax3.tick_params('y', colors='g')
        self.ax3.legend(loc='upper left')

        # 创建x轴的坐标轴
        self.ax4 = self.fig1.add_subplot(111, frameon=False)
        self.ax4.tick_params(labelcolor='none', top=False, bottom=False, left=False, right=False)

        # 显示三个Matplotlib图形绘制区域的画布
        layout = QGridLayout(self)
        layout.addWidget(self.canvas1, 0, 0)
        layout.addWidget(self.canvas2, 0, 1)
        layout.addWidget(self.canvas3, 1, 0)

        # 初始化图形数据
        self.x_data = []
        self.y1_data = []
        self.y2_data = []
        self.y3_data = []

        # 定时器每隔一秒钟调用update_plot函数更新图形
        self.timer = QTimer(self)
        self.timer.timeout.connect(self.update_plot)
        self.timer.start(1000)
        
    def update_plot(self):
        # 模拟数据更新
        import random
        self.x_data.append(len(self.x_data))
        self.y1_data.append(random.uniform(0, 5))
        self.y2_data.append(random.uniform(0, 10))
        self.y3_data.append(random.uniform(0, 15))

        # 更新电压最大值曲线数据
        self.line1.set_data(self.x_data, self.y1_data)
        self.ax1.relim()
        self.ax1.autoscale_view()

        # 更新电压最小值曲线数据
        self.line2.set_data(self.x_data, self.y2_data)
        self.ax2.relim()
        self.ax2.autoscale_view()

        # 更新电流曲线数据
        self.line3.set_data(self.x_data, self.y3_data)
        self.ax3.relim()
        self.ax3.autoscale_view()

        # 更新x轴坐标轴数据
        self.ax4.set_xlim(0, len(self.x_data))
        self.ax4.set_xlabel('Time (s)')

        # 更新图形
        self.canvas1.draw()
        self.canvas2.draw()
        self.canvas3.draw()


if __name__ == '__main__':
    app = QApplication(sys.argv)
    widget = MyWidget()
    widget.show()
    sys.exit(app.exec_())

在这个示例代码中，我们使用了PyQt5的QWidget类作为主窗口，并在其中创建了三个Matplotlib图形绘制区域的画布。我们分别在这三个画布上绘制了电压最大值曲线、电压最小值曲线和电流曲线，并分别在左右两侧的y轴上显示。我们还创建了一个x轴的坐标轴，并将它放在了左侧y轴的坐标轴上方。

在update_plot函数中，我们模拟了每秒钟更新一次数据的情况，并更新了电压最大值曲线、电压最小值曲线和电流曲线的数据。我们还更新了x轴的数据，并重新绘制了图形。

最后，我们使用了QTimer定时器每隔一秒钟调用update_plot函数更新图形。