update_layout() 设置x，y，z 标题

要设置Plotly三维图的x，y，z轴的标题，可以在图形布局(layout)中设置xaxis_title、yaxis_title和zaxis_title属性。以下是一个例子：

import plotly.graph_objects as go

fig = go.Figure(data=[go.Scatter3d(x=[1,2,3], y=[4,5,6], z=[7,8,9], mode='markers')])

fig.update_layout(xaxis_title='X轴标题', yaxis_title='Y轴标题', zaxis_title='Z轴标题')

fig.show()

在这个例子中，我们使用了`update_layout()`方法来设置图形的布局，其中包括x、y、z轴的标题。你可以将`xaxis_title`、`yaxis_title`和`zaxis_title`参数设置为你想要的轴标题文本。运行代码后，你将看到一个包含三个点的三维散点图，并且每个轴上都有自己的标题。

相关问题

plotly三维图设置x，y，z 标题和颜色

要设置 Plotly 的三维图的 x、y、z 标题和颜色，可以使用以下代码：

import plotly.graph_objs as go
import numpy as np

# 生成数据
x, y, z = np.random.multivariate_normal(np.array([0,0,0]), np.eye(3), 400).transpose()
color = np.random.randn(400)

# 创建 3D 散点图
fig = go.Figure(data=[go.Scatter3d(x=x, y=y, z=z, mode='markers', marker=dict(color=color, colorscale='Viridis', opacity=0.8))])

# 设置 x、y、z 标题
fig.update_layout(scene=dict(xaxis_title='X',
                             yaxis_title='Y',
                             zaxis_title='Z'))

# 设置颜色条标题
fig.update_layout(coloraxis_colorbar=dict(title='Color'))

# 显示图形
fig.show()

在上面的代码中，我们使用 `numpy` 生成了随机的三维数据，然后创建了一个 3D 散点图。接着，使用 `update_layout()` 方法设置了 x、y、z 标题和颜色条标题，最后使用 `show()` 方法显示了图形。

注意，上面的代码中使用了颜色条 `coloraxis_colorbar`，这是 Plotly 中设置颜色条的常用方式，其中 `title` 参数用于设置颜色条标题。如果不需要颜色条，可以将 `coloraxis_colorbar` 参数从 `update_layout()` 方法中删除。

plotly三维图设置x，y，z 标题和颜色是标量

要在Plotly中设置三维图的x、y、z轴标题和颜色是标量，可以使用以下代码：

import plotly.graph_objs as go
import numpy as np

# 生成数据
x, y, z = np.random.multivariate_normal(np.array([0,0,0]), np.eye(3), 200).transpose()

# 创建3D散点图
fig = go.Figure(data=[go.Scatter3d(
    x=x,
    y=y,
    z=z,
    mode='markers',
    marker=dict(
        size=12,
        color=z,                # 设置颜色为标量
        colorscale='Viridis',   # 设置颜色映射
        opacity=0.8
    )
)])

# 设置x，y，z轴标题
fig.update_layout(scene=dict(
                    xaxis_title='X',
                    yaxis_title='Y',
                    zaxis_title='Z'),
                    width=700,
                    margin=dict(r=20, b=10, l=10, t=10))

# 显示图形
fig.show()

在上面的代码中，我们使用`np.random.multivariate_normal`生成三元高斯分布的数据，并使用`go.Scatter3d`创建3D散点图。在设置marker的时候，我们将颜色设置为z的值，并使用`colorscale`参数指定了颜色映射。最后，使用`fig.update_layout`设置了x、y、z轴的标题，并指定了图形的宽度和边距。