plt 三维点图

好的，以下是使用 Matplotlib 库画三维点图的示例代码：

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

# 生成数据
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')

# 绘制三维点图
ax.scatter(x, y, z)

# 添加坐标轴标签
ax.set_xlabel('X')
ax.set_ylabel('Y')
ax.set_zlabel('Z')

# 显示图形
plt.show()

运行这段代码，即可得到一个随机生成的三维点图。你可以根据需要修改数据和图形样式，以满足自己的需求。

相关问题

python画三维点图

可以使用Matplotlib库中的mplot3d模块来画三维点图。下面是一个简单的例子：

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=500)
y = np.random.normal(size=500)
z = np.random.normal(size=500)

# 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, 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()

这段代码会生成一个包含500个随机点的三维散点图。你可以根据需要修改点的数量和坐标轴标签等参数。

plt 三维点大小

在 Matplotlib 中，可以通过给三维图形的每个顶点指定大小信息来实现在三维图上显示点大小。具体来说，可以使用 `ax.scatter` 函数中的 `s` 参数来指定点的大小。其中，`s` 参数可以是一个数组，数组的每个元素表示一个点的大小。例如，如果需要在三维散点图上显示不同的点大小，可以将点的大小信息存储在一个数组中，然后将该数组作为 `s` 参数传递给 `ax.scatter` 函数。

下面是一个简单的例子，展示了如何在三维散点图上根据数据大小显示不同的点大小：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

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

# 生成随机数据
x = np.random.randn(100)
y = np.random.randn(100)
z = np.random.randn(100)
s = np.abs(x + y + z) * 100  # 点的大小信息

# 绘制散点图
ax.scatter(x, y, z, s=s)

# 设置坐标轴标签
ax.set_xlabel('X')
ax.set_ylabel('Y')
ax.set_zlabel('Z')

plt.show()

在上述代码中，我们生成了三组随机数据 `x`、`y`、`z`，并通过它们计算出了点的大小信息 `s`。接着，我们使用 `ax.scatter` 函数绘制三维散点图，并将 `s` 参数设置为点的大小信息。最后，我们设置了坐标轴的标签。运行代码，可以看到绘制出了一个三维散点图，并根据数据大小显示了不同的点大小。