在Matplotlib中使用scatter()添加图例到3D散点图|极客教程

在Matplotlib中使用scatter()添加图例到3D散点图

参考： Add a legend in a 3D scatterplot with scatter() in Matplotlib

在数据可视化的过程中，3D散点图是一种非常有效的方式来展示三维数据集的分布。Matplotlib库提供了强大的工具来创建和定制这样的图表。本文将详细介绍如何在Matplotlib中使用scatter()函数创建3D散点图，并特别关注如何添加图例来提高图表的可读性和信息传递效率。

1. Matplotlib和3D图的基础

Matplotlib是一个广泛使用的Python绘图库，它支持多种静态、动态和交互式的图表。为了创建3D图形，Matplotlib提供了mpl_toolkits.mplot3d模块，该模块能够支持基本的3D绘图功能，包括3D散点图。

示例代码1：导入必要的库

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

2. 创建基本的3D散点图

创建3D散点图的第一步是生成数据。我们通常使用NumPy库来生成或操作数据。

示例代码2：生成随机数据并绘制3D散点图

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')
x = np.random.standard_normal(100)
y = np.random.standard_normal(100)
z = np.random.standard_normal(100)
ax.scatter(x, y, z)
ax.set_title("3D Scatter Plot - how2matplotlib.com")
plt.show()

Output:

在Matplotlib中使用scatter()添加图例到3D散点图

3. 向3D散点图添加图例

图例是图表中用来标示不同数据系列的文本框。在3D散点图中添加图例可以帮助观众更好地理解数据的分类或分布情况。

示例代码3：添加单个图例

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')
x = np.random.standard_normal(100)
y = np.random.standard_normal(100)
z = np.random.standard_normal(100)
scatter = ax.scatter(x, y, z, color='b', label='Blue Points')
ax.legend(title="Legend")
ax.set_title("3D Scatter Plot with Legend - how2matplotlib.com")
plt.show()

Output:

在Matplotlib中使用scatter()添加图例到3D散点图

示例代码4：添加多个图例

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')
x = np.random.standard_normal(100)
y = np.random.standard_normal(100)
z = np.random.standard_normal(100)
scatter1 = ax.scatter(x, y, z, color='b', label='Blue Points')
scatter2 = ax.scatter(x - 1, y - 1, z - 1, color='r', label='Red Points')
ax.legend(title="Legend")
ax.set_title("3D Scatter Plot with Multiple Legends - how2matplotlib.com")
plt.show()

Output:

在Matplotlib中使用scatter()添加图例到3D散点图

4. 定制图例的样式和位置

Matplotlib允许用户定制图例的样式和位置，以适应不同的视觉需求。

示例代码5：改变图例的位置

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')
x = np.random.standard_normal(100)
y = np.random.standard_normal(100)
z = np.random.standard_normal(100)
scatter = ax.scatter(x, y, z, color='g', label='Green Points')
ax.legend(loc='upper left', title="Legend")
ax.set_title("3D Scatter Plot with Custom Legend Position - how2matplotlib.com")
plt.show()

Output:

在Matplotlib中使用scatter()添加图例到3D散点图

示例代码6：定制图例的字体和边框

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')
x = np.random.standard_normal(100)
y = np.random.standard_normal(100)
z = np.random.standard_normal(100)
scatter = ax.scatter(x, y, z, color='m', label='Magenta Points')
legend = ax.legend(loc='upper right', title="Legend")
legend.get_frame().set_edgecolor('black')
legend.get_frame().set_linewidth(2)
legend.get_title().set_fontsize('13')
legend.get_title().set_color('red')
ax.set_title("3D Scatter Plot with Styled Legend - how2matplotlib.com")
plt.show()

Output:

在Matplotlib中使用scatter()添加图例到3D散点图

5. 使用不同的标记和颜色

在3D散点图中，使用不同的标记和颜色可以帮助区分不同的数据点或数据系列。

示例代码7：使用不同的标记

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')
x = np.random.standard_normal(100)
y = np.random.standard_normal(100)
z = np.random.standard_normal(100)
scatter1 = ax.scatter(x, y, z, color='c', marker='^', label='Cyan Triangles')
scatter2 = ax.scatter(x - 1, y - 1, z - 1, color='y', marker='o', label='Yellow Circles')
ax.legend(title="Legend")
ax.set_title("3D Scatter Plot with Different Markers - how2matplotlib.com")
plt.show()

Output:

在Matplotlib中使用scatter()添加图例到3D散点图

示例代码8：使用不同的颜色和透明度

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')
x = np.random.standard_normal(100)
y = np.random.standard_normal(100)
z = np.random.standard_normal(100)
scatter1 = ax.scatter(x, y, z, color='k', alpha=0.5, label='Black Semi-transparent')
scatter2 = ax.scatter(x - 1, y - 1, z - 1, color='orange', alpha=0.8, label='Orange Opaque')
ax.legend(title="Legend")
ax.set_title("3D Scatter Plot with Different Colors and Alphas - how2matplotlib.com")
plt.show()