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  • Python绘制三维散点图

    万次阅读 2019-05-07 11:05:54
    基本用法: ax.scatter(xs, ys, zs, s=20, c=None, depthshade=True,*args,*kwargs) xs,ys,zs:输入数据; s:scatter点的尺寸 c:颜色,如c = 'r'就是红色;... depthshase:透明化,True为透明,默认为True,False...

    基本用法:

    ax.scatter(xs, ys, zs, s=20, c=None, depthshade=True, *args, *kwargs)
    • xs,ys,zs:输入数据;
    • s:scatter点的尺寸
    • c:颜色,如c = 'r'就是红色;
    • depthshase:透明化,True为透明,默认为True,False为不透明
    • *args等为扩展变量,如maker = 'o',则scatter结果为’o‘的形状
    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
     #np.random.rand(n)产生1*n数组,元素大小0-1
    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()

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  • 画二维散点图import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt#假设已经定好data_pos = ...x = data_pos[:, 0]y = data_pos[:, 1]plt.ylim(ymax=20, ymin=0) #限定Y轴的范围plt.plot(x, y, 'ro...

    写在前面的话

    省得每次都去百度,于是就摘抄一下Python画图方法和代码。

    画二维散点图

    import numpy as np

    import matplotlib.pyplot as plt

    #假设已经定好data_pos = ...

    x = data_pos[:, 0]

    y = data_pos[:, 1]

    plt.ylim(ymax=20, ymin=0) #限定Y轴的范围

    plt.plot(x, y, 'ro') # ro表示用红色圆点来表示点

    plt.show()

    一个很不具代表性的散点图如下:

    3d979be7cca9

    image.png

    画直方图

    import numpy as np

    import matplotlib.pyplot as plt

    #假设已经定好data_pos = ...

    x = data_pos[:, 0]

    y = np.arange(0, 20, 1)

    #上面 y实际是统计的区域段,这里为0-1,1-2,2-3,3-4这样以1为步长,一直到19-20

    plt.hist(x, y, histtype='bar', rwidth=0.8)

    3d979be7cca9

    image.png

    画三维散点图

    import matplotlib.pyplot as plt

    from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

    #假设已经定好data_pos = ...

    fig = plt.figure()

    ax = Axes3D(fig)

    x = data_pos[:, 0]

    y = data_pos[:, 1]

    z = data_pos[:, 2]

    ax.scatter(x, y, z, c='r')

    # 设置X、Y、Z轴的名字显示,用刺眼的红色

    ax.set_zlabel('Z', fontdict={'size': 15, 'color': 'red'})

    ax.set_ylabel('Y', fontdict={'size': 15, 'color': 'red'})

    ax.set_xlabel('X', fontdict={'size': 15, 'color': 'red'})

    plt.show()

    画三维曲面

    import matplotlib.pyplot as plt

    from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

    fig = plt.figure()

    ax = Axes3D(fig)

    # 假设曲面方程为coef[0]*X + coef[1]*Y + coef[2]*z + coef[3]= 0

    # 画这个曲面要先确定好其中两个轴的取值范围,然后z通过曲面方程公式表示出来

    X = np.arange(-10, 100, 1)

    Y = np.arange(-10, 100, 1)

    coef = np.array([1,2,3,4])

    X, Y = np.meshgrid(X, Y)

    z = (-coef[3]- coef[0]*X - coef[1]*Y)/coef[2]

    ax.plot_surface(X, Y, z, rstride=1, cstride=1, cmap='rainbow')

    plt.show()

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  • python画图很多是根据z=f(x,y)来画图的,本博文将个对应的坐标点输入画图:散点图:import matplotlib.pyplot as pltfrom mpl_toolkits.mplot3d import Axes3Dfig = plt.figure()ax = fig.add_subplot(111, ...

    用python画图很多是根据z=f(x,y)来画图的,本博文将三个对应的坐标点输入画图:

    散点图:

    import matplotlib.pyplot as plt

    from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

    fig = plt.figure()

    ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')

    X = [1, 1, 2, 2]Y = [3, 4, 4, 3]Z = [1, 2, 1, 1]ax.scatter(X, Y, Z)

    plt.show()

    曲面图:

    import matplotlib.pyplot as plt

    from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

    fig = plt.figure()

    ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')

    X = [1, 1, 2, 2]Y = [3, 4, 4, 3]Z = [1, 2, 1, 1]ax.plot_trisurf(X, Y, Z)

    plt.show()

    以上这篇python 画三维图像 曲面图和散点图的示例就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持软件开发网。

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  • 三维散点绘制在三维空间中,并给相应的点 标记序号: 代码如下: import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D x=[1,2,3,4,5] y=[2,1,4,3,5] z=[6,5,4,3,1] ax = plt...

    将三维散点绘制在三维空间中,并给相应的点 标记序号:

    代码如下:

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


    x=[1,2,3,4,5]
    y=[2,1,4,3,5]
    z=[6,5,4,3,1]


    ax = plt.figure().add_subplot(111,projection='3d')
    ax.scatter(x, y, z,c='r',marker='o')
    for i in range(len(x)):
        ax.text(x[i],y[i],z[i],i)


    当然也可以标记其他的名称了:

    将最后两行的代码稍加修改就可以啦:

    name=['北京','上海','广州','深圳','杭州']
    for i in range(len(x)):
        ax.text(x[i],y[i],z[i],name[i])

    画出来的图就是这样的了:


    展开全文
  • python绘制三维散点图—已解决

    千次阅读 2020-03-13 21:57:58
    ''' return (vmax - vmin)*np.random.rand(n) + vmin fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') # 可进行多图绘制 n = 500 # 对于每一组样式和范围设置,在由x在[23,32]、y在[0,100]、 # z...
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  • Python】Matplotlib绘制三维散点图

    千次阅读 2020-02-12 21:11:35
    Matplotlib除了二维绘图以外,还可绘制三维图呢,这里是三维散点图,来看~
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  • Python篇:三维散点图scatter介绍

    万次阅读 2018-11-08 10:26:28
      ##画个简单三维 import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D ...#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...

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