matplotlib在python上绘制3D散点图实例详解
更新时间:2017年12月09日 10:45:21 作者:wise南迦
这篇文章主要介绍了matplotlib在python上绘制3D散点图实例详解,首先介绍了官网的实例,然后分享了本文简单代码示例,具有一定借鉴价值,需要的朋友可以了解下。
大家可以先参考官方演示文档:
效果图:
''' ============== 3D scatterplot ============== Demonstration of a basic scatterplot in 3D. ''' from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np def randrange(n, vmin, vmax): ''' Helper function to make an array of random numbers having shape (n, ) with each number distributed Uniform(vmin, vmax). ''' return (vmax - vmin)*np.random.rand(n) + vmin fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') n = 100 # For each set of style and range settings, plot n random points in the box # defined by x in [23, 32], y in [0, 100], z in [zlow, zhigh]. for c, m, zlow, zhigh in [('r', 'o', -50, -25), ('b', '^', -30, -5)]: xs = randrange(n, 23, 32) ys = randrange(n, 0, 100) zs = randrange(n, zlow, zhigh) ax.scatter(xs, ys, zs, c=c, marker=m) ax.set_xlabel('X Label') ax.set_ylabel('Y Label') ax.set_zlabel('Z Label') plt.show()
以上是官网上的代码示例及演示结果,下面分享下本文代码示例。
本实例需要导入第三包:
import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
然后绘图:
ax = plt.figure().add_subplot(111, projection = '3d') #基于ax变量绘制三维图 #xs表示x方向的变量 #ys表示y方向的变量 #zs表示z方向的变量,这三个方向上的变量都可以用list的形式表示 #m表示点的形式,o是圆形的点,^是三角形(marker) #c表示颜色(color for short) ax.scatter(xs, ys, zs, c = 'r', marker = '^') #点为红色三角形 #设置坐标轴 ax.set_xlabel('X Label') ax.set_ylabel('Y Label') ax.set_zlabel('Z Label') #显示图像 plt.show()
注:
上面的
ax = plt.figure().add_subplot(111, projection = '3d')
是下面代码的略写
fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, projection = '3d')
总结
以上就是本文关于matplotlib在python上绘制3D散点图实例详解的全部内容,希望对大家有所帮助。感兴趣的朋友可以继续参阅本站其他相关专题,如有不足之处,欢迎留言指出。感谢朋友们对本站的支持!
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