python - 绘制与数据相关的标记和颜色的3D散点图

迈不过友情╰ 2023-09-23 12:57 28阅读 0赞

大家可以先参考官方演示文档：

效果图：![在这里插入图片描述][cf78a5ec3d544d8b8f8b5828e4cbacd2.png]

'''
    ==============
    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')

如果我有一个df包含5列f1，f2，f3，f4，y 的数据框  
可以这样引用

ax.scatter(df['f1'], df['f2'], df['f3'], c=df['y'], s=100)

[cf78a5ec3d544d8b8f8b5828e4cbacd2.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/cf78a5ec3d544d8b8f8b5828e4cbacd2.png