matplotlib在python上繪制3D散點(diǎn)圖實(shí)例詳解
大家可以先參考官方演示文檔:
效果圖:

'''
==============
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()
以上是官網(wǎng)上的代碼示例及演示結(jié)果,下面分享下本文代碼示例。
本實(shí)例需要導(dǎo)入第三包:
import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
然后繪圖:
ax = plt.figure().add_subplot(111, projection = '3d')
#基于ax變量繪制三維圖
#xs表示x方向的變量
#ys表示y方向的變量
#zs表示z方向的變量,這三個(gè)方向上的變量都可以用list的形式表示
#m表示點(diǎn)的形式,o是圓形的點(diǎn),^是三角形(marker)
#c表示顏色(color for short)
ax.scatter(xs, ys, zs, c = 'r', marker = '^') #點(diǎn)為紅色三角形
#設(shè)置坐標(biāo)軸
ax.set_xlabel('X Label')
ax.set_ylabel('Y Label')
ax.set_zlabel('Z Label')
#顯示圖像
plt.show()
注:
上面的
ax = plt.figure().add_subplot(111, projection = '3d')
是下面代碼的略寫
fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, projection = '3d')
總結(jié)
以上就是本文關(guān)于matplotlib在python上繪制3D散點(diǎn)圖實(shí)例詳解的全部?jī)?nèi)容,希望對(duì)大家有所幫助。感興趣的朋友可以繼續(xù)參閱本站其他相關(guān)專題,如有不足之處,歡迎留言指出。感謝朋友們對(duì)本站的支持!
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