python 绘制3维散点图上的点

可以使用 Matplotlib 库中的 mplot3d 模块来绘制3维散点图。以下是一个简单的示例代码：

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

# 生成随机数据
x = np.random.normal(size=100)
y = np.random.normal(size=100)
z = np.random.normal(size=100)

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

# 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()

这段代码将生成100个随机点，并将它们绘制在3维坐标系中。你可以根据自己的需求修改数据和图形设置。

相关问题

python 绘制3维散点图上的指定的坐标点

可以使用 Matplotlib 库中的 mplot3d 模块来绘制3维散点图，以下是一个简单的示例代码：

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

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

# 指定坐标点
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 3, 4, 5, 6]
z = [3, 4, 5, 6, 7]

# 绘制散点图
ax.scatter(x, y, z)

plt.show()

这段代码会绘制出一个包含指定坐标点的3维散点图。

python绘制3维散点图

可以使用Matplotlib库中的mplot3d子库来绘制3维散点图。以下是一个简单的示例代码：

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

# 生成随机数据
x = np.random.normal(size=100)
y = np.random.normal(size=100)
z = np.random.normal(size=100)

# 创建3D图形对象
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')

# 绘制散点图
ax.scatter(x, y, z)

# 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()

这段代码将生成一个随机的3维散点图，并显示在屏幕上。你可以根据自己的需求修改数据和图形参数。