python三维散点图

Matplotlib是一个Python库，用于创建静态和动态图表。它包含一个名为mplot3d的工具包，可以用于绘制三维图表。三维散点图是其中一种常见的三维图表类型，用于可视化具有(x, y, z)三元组数据的散点图。在Matplotlib中，可以使用函数scatter3D来创建三维散点图。下面是一个简单的示例代码：

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

# 创建随机数据集
z = np.random.randint(80, size=(55))
x = np.random.randint(60, size=(55))
y = np.random.randint(64, size=(55))

# 创建图表
fig = plt.figure(figsize=(10, 7))
ax = plt.axes(projection="3d")

# 绘制散点图
ax.scatter3D(x, y, z, color="red")

# 设置标题和标签
plt.title("3D scatter plot")
ax.set_xlabel("X-axis")
ax.set_ylabel("Y-axis")
ax.set_zlabel("Z-axis")

# 显示图表
plt.show()

相关问题

python 三维散点图

好的，以下是 Python 绘制三维散点图的代码示例：

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

# 生成数据
x = np.random.rand(100)
y = np.random.rand(100)
z = np.random.rand(100)

# 绘制散点图
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
ax.scatter(x, y, z, c='r', marker='o')

# 设置坐标轴标签
ax.set_xlabel('X Label')
ax.set_ylabel('Y Label')
ax.set_zlabel('Z Label')

# 显示图形
plt.show()

python 三维散点图投影

Python中可以使用Matplotlib库绘制三维散点图，并进行投影。

首先，需要导入必要的库文件：

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

接着，我们可以创建一个包含三维数据的虚拟数据集：

import numpy as np

np.random.seed(123)
n = 100
x = np.random.rand(n)
y = np.random.rand(n)
z = np.random.rand(n)

然后，创建一个三维的figure对象，并将其设置为散点图绘制的子图：

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

接下来，在子图中绘制散点图：

ax.scatter(x, y, z)

要添加平面投影，我们可以通过绘制一个二维散点图来实现。使用三维数据的(x, y)坐标作为二维散点图的(x, y)坐标，将z坐标置为0，即可得到投影：

ax.scatter(x, y, [0] * len(z), color='r', alpha=0.2)

最后，调整视角，并显示图形：

ax.view_init(azim=45, elev=30)
plt.show()

以上就是使用Python在三维散点图上添加投影的方法。根据实际情况，你可以修改数据和参数以满足特定的需求。