什么是Matplotlib?
Matplotlib是Python中的一個庫,用于創建靜態和動態動畫,并使用其內置函數繪制。它有很多內置特性和內置分析工具,用于分析任何圖形或圖表。
如果我們想繪制任何三維圖形,那么我們可以使用Matplotlib庫。當我們有一個巨大的三維變量數據集,我們繪制它的圖形時,它看起來非常分散,這被稱為3D散點圖。我們將使用Matplotlib的matplot3d工具包繪制三維圖形。
有一把斧頭。函數,它接受坐標X、Y和Z的數據集。
根據我們想要賦予三維圖的屬性,需要更多的論證。
首次創建Matplotlib時,只考慮二維繪圖。大約在1.0版本發布時,通過在Matplotlib的二維顯示器上分層一些三維圖表工具,創建了一個實用的(盡管相當有限)三維數據可視化工具集。通過導入mplot3d工具包(它是基本Matplotlib安裝的一部分),三維圖表成為可能。
最簡單的三維圖是由(x,y,z)三元組的線或簇組成的散點圖。這些可以用斧頭生產。plot3D和ax。scatter3D函數,很像之前呈現的更典型的二維圖表。它們的呼叫特征與二維對應物非常相似。
為了在頁面上創建深度錯覺,散射點的透明度已經改變。
示例1:
# importing the necessary libraries import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits import mplot3d # generating random dataset z = np.random.randint(80, size =(55)) x = np.random.randint(60, size =(55)) y = np.random.randint(64, size =(55)) # Creating figures for the plot fig = plt.figure(figsize = (10, 7)) ax = plt.axes(projection ="3d") # Creating a plot using the random datasets ax.scatter3D(x, y, z, color = "red") plt.title("3D scatter plot") # display the plot plt.show()
輸出:
解釋:
在上面的示例中,我們使用ax創建了三維繪圖。scatter()函數。我們最初已經導入了所需的所有庫,如numpy、matplotlib和mpl_toolkits。然后,我們使用randInt()函數創建了隨機數的x、y和z坐標的數據集。在那之后,我們使用了斧頭。scatter3D()函數,并輸入x、y和z坐標,我們為點取紅色。最后,我們使用show()函數顯示繪圖。
示例2:
# importing the necessary libraries from mpl_toolkits import mplot3d import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # Creating random dataset z = 4 * np.tan(np.random.randint(10, size =(500))) + np.random.randint(100, size =(500)) x = 4 * np.cos(z) + np.random.normal(size = 500) y = 4 * np.sin(z) + 4 * np.random.normal(size = 500) # Creating figure fig = plt.figure(figsize = (16, 12)) ax = plt.axes(projection ="3d") # Add x, and y gridlines for the figure ax.grid(b = True, color ='blue',linestyle ='-.', linewidth = 0.5,alpha = 0.3) # Creating the color map for the plot my_cmap = plt.get_cmap('hsv') # Creating the 3D plot sctt = ax.scatter3D(x, y, z,alpha = 0.8,c = (x + y + z),cmap = my_cmap,marker ='^') plt.title("3D scatter plot in Python") ax.set_xlabel('X-axis', fontweight ='bold') ax.set_ylabel('Y-axis', fontweight ='bold') ax.set_zlabel('Z-axis', fontweight ='bold') fig.colorbar(sctt, ax = ax, shrink = 0.6, aspect = 5) # display the plot plt.show()
輸出:
解釋:
在上面的代碼中,我們用函數ax繪制了三維圖。scatter3D()函數。我們生成了x、y和z坐標的隨機數據集,并使用標記“^”繪制了它們。我們使用set_label函數為各個軸提供標簽。