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。

相关问题

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：

plt.scatter散点图加legend

您可以通过使用Matplotlib的legend()函数将图例添加到由变量着色的散点图中。在legend()函数中，您可以通过从情节中提取图例元素来指定标题和句柄。以下是一个示例代码：

plt.figure(figsize=(8,6))
scatter = plt.scatter(df.culmen_length_mm, df.culmen_depth_mm, s=150, c=df.species.astype('category').cat.codes)
plt.xlabel("Culmen Length", size=24)
plt.ylabel("Culmen Depth", size=24)

# 添加图例到情节中
plt.legend(handles=scatter.legend_elements(), title="species")

plt.savefig("scatterplot_colored_by_variable_legend.png", format='png',dpi=150)

通过这个代码，您将得到一个带有图例的由变量着色的散点图。