python 三维散点图 离散颜色

Python中可用于绘制三维散点图的主要库是`matplotlib`，要设置散点颜色的离散效果，可以使用`matplotlib`中的`scatter`函数，并结合`cmap`参数指定离散颜色的配色方案。

下面是一个简单的例子，展示如何使用`matplotlib`绘制离散颜色的三维散点图：

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

# 生成随机的三维数据
np.random.seed(123)
data = np.random.random((100, 3))
x = data[:, 0]
y = data[:, 1]
z = data[:, 2]

# 生成离散的颜色
colors = np.random.randint(0, 10, 100)

# 绘制三维散点图
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
ax.scatter(x, y, z, c=colors, cmap='rainbow')

# 设置图形参数
ax.set_xlabel('X')
ax.set_ylabel('Y')
ax.set_zlabel('Z')
ax.set_title('3D Scatter Plot')

# 显示图形
plt.show()

上述代码中，首先使用`numpy`生成了100个随机的三维数据点，然后通过`np.random.randint()`生成了100个0到9之间的随机整数作为颜色值。接着使用`matplotlib`绘制了一个三维散点图，其中`c`参数用于指定散点的颜色，`cmap`参数用于指定离散颜色的配色方案，这里使用的是`'rainbow'`。

最后通过`set_xlabel()`、`set_ylabel()`和`set_zlabel()`分别设置了坐标轴的标签，通过`set_title()`设置了图形的标题，最后调用`plt.show()`显示图形。

根据输入的数据和配色方案，上述代码可以实现离散颜色的三维散点图。您也可以根据具体需求修改数据和配色方案来得到不同的效果。