同一个3纬坐标系中，如何同时绘制4组时间序列数据，每组都包含经纬高3种变量

在Python中，你可以使用matplotlib库来创建三维散点图或线图，结合pandas进行数据处理。为了在同一三维坐标系中同时绘制四组时间序列数据，你可以按照以下步骤操作：

1. 首先确保已经安装了`matplotlib`和`pandas`库。如果没有，可以通过`pip install matplotlib pandas`进行安装。

2. 创建一个pandas DataFrame，其中每一行代表一个时间点，一列对应一个变量（经度、纬度、高度），并将四组数据分别存储在DataFrame的不同列里。例如：

import pandas as pd

# 假设我们有四组数据，每组都有相同的时间步长
data = {
    'time': [t for t in range(0, 100, 10)],  # 时间列表
    'variable1_1': ...,
    'variable2_1': ...,  # 经度、纬度和高度数据，具体数值自行填充
    'variable3_1': ...,

    'variable1_2': ...,
    'variable2_2': ...,
    'variable3_2': ...,

    'variable1_3': ...,
    'variable2_3': ...,
    'variable3_3': ...,

    'variable1_4': ...,
    'variable2_4': ...,
    'variable3_4': ...,  # 这些都是不同组的数据
}

df = pd.DataFrame(data)

3. 使用`mpl_toolkits.mplot3d`模块创建3D Axes对象：

from mpl_toolkits import mplot3d
import matplotlib.pyplot as plt

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')

4. 对于每组数据，用循环遍历DataFrame并绘制：

for i, (name_1, name_2, name_3) in enumerate(['variable1', 'variable2', 'variable3']):
    x = df[f'{name_1}_{i+1}']
    y = df[f'{name_2}_{i+1}']
    z = df[f'{name_3}_{i+1}']

    ax.plot(x, y, z, label=f'Group {i+1}', marker='o')  # 可以选择其他标记样式

ax.legend()  # 显示图例，表明哪一组数据是哪个
ax.set_xlabel('Longitude')
ax.set_ylabel('Latitude')
ax.set_zlabel('Height')

plt.show()

这将会在同一三维坐标系中为四组数据分别绘制线条（如果是线图）或散点（如果是散点图）。每个图例代表一组数据。