如何在Python中使用Matplotlib创建三维散点图？

Matplotlib是一个流行的Python数据可视化包。可视化数据是一个关键步骤，它有助于理解数据中正在发生的事情，而不需要真正查看数字和执行复杂的计算。它有助于有效地向受众传达定量见解。

Matplotlib用于创建带有数据的2维图形。它带有面向对象的API，有助于在Python应用程序中嵌入绘图。Matplotlib可以与IPython shell、Jupyter笔记本、Spyder IDE等一起使用。

它是用Python编写的。它是使用NumPy编写的，NumPy是Python中的Numerical Python包。

可以使用以下命令在Windows上安装Python：

pip install matplotlib

Matplotlib的依赖关系为：

Python（大于或等于版本3.4）
NumPy
Setuptools
Pyparsing
Libpng
Pytz
Free type
Six
Cycler
Dateutil

创建三维图形是为了查看数据点的x轴、y轴和z轴。它还可用于理解梯度下降函数的工作原理，并查找算法的系数的最佳值。

让我们了解如何使用Matplotlib创建三维散点图 –

示例

from mpl_toolkits import mplot3d
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
fig = plt.figure()
ax = plt.axes(projection='3d')
z = np.linspace(0, 1, 100)
x = z * np.sin(20 * z)
y = z * np.cos(20 * z)
ax.scatter(x, y, z, 'blue')
ax.set_ylabel("Y−轴")
ax.set_xlabel("X−轴")
ax.set_zlabel("Z−轴")

ax.set_title('一个样本3D散点图')
plt.show()

输出

解释

• 导入所需的包，并为其定义别名以方便使用。

• 使用“figure”函数创建一个空图形。

• 使用“axes”函数创建轴以绘制图形。

• 使用NumPy库创建数据值。

• 使用“plot”函数绘制数据。

• 使用“scatter”指定正在使用已创建的数据进行三维图形可视化。

• 使用set_xlabel、set_ylabel、“z_label”和set_title函数为“X”轴、“Y”轴、Z轴和标题提供标签。

• 使用“show”函数在控制台上显示。