图片训练集plt.scatter3D散点图

`plt.scatter3D`是matplotlib库中的一个函数，可以用来绘制三维散点图。在绘制三维散点图时，我们可以将每个散点的横、纵、高三个维度用不同的颜色或形状来表示。这样可以让我们更直观地观察数据的分布情况。

`plt.scatter3D`函数的调用方式如下：

import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits import mplot3d

fig = plt.figure()
ax = plt.axes(projection='3d')

ax.scatter3D(xdata, ydata, zdata, c=color, cmap='Greens')

其中，`xdata`、`ydata`和`zdata`分别为数据的三个维度，`color`指定了每个点的颜色，`cmap`则指定了颜色映射。

如果你需要更详细的介绍，或者有相关问题需要解答，请随时提出。以下是一些相关问题：

相关问题

plt.scatter3D散点图

plt.scatter3D是matplotlib库中的一个函数，用于绘制三维散点图。其基本语法如下：

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

fig = plt.figure()
ax = Axes3D(fig)
ax.scatter3D(x, y, z, c=color, s=size)
plt.show()

其中，x、y、z分别为数据点的三个维度的坐标，color为点的颜色，size为点的大小。可以使用不同的参数来控制颜色、大小、形状等。

如何plt.scatter 画散点图 colorbar不是渐变的

如果要画散点图时，colorbar不是渐变的，可以使用matplotlib库中的scatter函数，然后设置color参数为离散的值。具体实现步骤如下：

1. 导入matplotlib库

import matplotlib.pyplot as plt

2. 准备数据

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [1, 2, 3, 4, 5]
z = [1, 2, 3, 4, 5] # 离散的颜色值

3. 绘制散点图

plt.scatter(x, y, c=z, cmap='viridis') # cmap参数指定使用的颜色映射表，这里使用'viridis'
plt.colorbar(ticks=[1, 2, 3, 4, 5]) # 设置colorbar的刻度值
plt.show()

在这个例子中，离散的颜色值z为[1, 2, 3, 4, 5]，对应着5个点的颜色。colorbar的刻度值可以通过ticks参数设置，这里设置为[1, 2, 3, 4, 5]，与离散的颜色值对应。这样绘制出来的散点图中，每个点的颜色都是离散的，并且colorbar的刻度值也是离散的。