matplotlib绘制三维散点

要使用matplotlib绘制三维散点图，你需要使用mplot3d工具包。下面是一个简单的例子：

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

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

# 生成随机数据
x = np.random.normal(0, 1, 100)
y = np.random.normal(0, 1, 100)
z = np.random.normal(0, 1, 100)

# 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')

plt.show()

这个例子中，我们使用numpy生成了100个随机数据，并使用ax.scatter绘制了三维散点图。最后，我们使用ax.set_xlabel等函数设置了坐标轴标签，并通过plt.show()显示了图形。

相关问题

python把坐标点画成三维图形_python中，给定三维坐标序列，使用matplotlib画三维散点图...

在Python中使用matplotlib库画三维散点图可以使用mplot3d子库。下面是一个简单的例子：

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

# 生成随机三维坐标
np.random.seed(42)
x = np.random.rand(100)
y = np.random.rand(100)
z = np.random.rand(100)

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

# 绘制散点图
ax.scatter(x, y, z, c='r', marker='o')

# 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()

这个例子中，我们首先生成了100个随机的三维坐标点，然后使用`fig.add_subplot(111, projection='3d')`创建3D图形。最后使用`ax.scatter()`方法绘制散点图，并使用`ax.set_xlabel()`, `ax.set_ylabel()`, `ax.set_zlabel()`方法设置坐标轴标签。

你可以将自己的三维坐标数据替换到例子中的x、y、z变量中，然后运行代码即可得到相应的三维散点图。

matplotlib绘制三维图

使用matplotlib库中的mplot3d模块可以绘制三维图。

首先需要导入相关库：

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

然后创建一个3D坐标系：

fig = plt.figure()
ax = Axes3D(fig)

接下来就可以绘制三维图了。例如，绘制一个三维散点图：

import numpy as np

# 生成随机数据
x = np.random.normal(0, 1, 100)
y = np.random.normal(0, 1, 100)
z = np.random.normal(0, 1, 100)

# 绘制三维散点图
ax.scatter(x, y, z)

# 显示图形
plt.show()

还可以绘制三维曲面图、三维柱状图等。具体可参考matplotlib官方文档。