python三维散点图投影

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mob64ca12f7ae31 2024-01-22 07:40:56 ©著作权

文章标签 二维 git 数据 文章分类 Python 后端开发

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Python三维散点图投影

导语

在数据可视化中，散点图是一种常用的图表类型，它可以展示出多个数据点之间的关系。而在三维空间中，我们可以使用三维散点图来呈现更加复杂的数据关系。本文将介绍如何使用Python绘制三维散点图，并通过投影的方式展示数据点在二维平面上的分布。

数据准备

首先，我们需要准备好需要绘制的三维散点图的数据。假设我们有一组关于旅行目的地的数据，包含了每个目的地的经度、纬度和人气指数。我们可以使用NumPy库生成一些随机数据，如下所示：

import numpy as np

np.random.seed(0)

n = 100  # 数据点个数
longitude = np.random.uniform(-180, 180, n)
latitude = np.random.uniform(-90, 90, n)
popularity = np.random.uniform(0, 1, n)

上述代码中，我们使用np.random.uniform函数生成了指定范围内的随机数据，其中longitude表示经度，latitude表示纬度，popularity表示人气指数。

绘制三维散点图

接下来，我们可以使用Matplotlib库来绘制三维散点图。首先，我们需要导入相应的模块：

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

然后，创建一个三维坐标系，并将数据点绘制在其中：

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

ax.scatter(longitude, latitude, popularity)

ax.set_xlabel('Longitude')
ax.set_ylabel('Latitude')
ax.set_zlabel('Popularity')

plt.show()

上述代码中，我们创建了一个Figure对象和一个Axes3D对象，然后使用scatter函数将数据点绘制在三维坐标系中。最后，我们通过set_xlabel、set_ylabel和set_zlabel函数为坐标轴添加标签，并通过plt.show函数显示图形。

三维散点图投影

在实际应用中，我们可能更关心数据点在二维平面上的分布情况，而不是其在三维空间中的位置。为了更好地展示数据点在二维平面上的关系，我们可以使用投影来将三维散点图投影到二维平面上。

下面是使用投影绘制三维散点图的代码示例：

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)

ax.scatter(longitude, latitude, c=popularity, cmap='viridis')
ax.set_xlabel('Longitude')
ax.set_ylabel('Latitude')

plt.show()

在上述代码中，我们创建了一个二维坐标系，并使用scatter函数绘制了数据点。不同的是，我们通过c=popularity参数指定了颜色映射，以人气指数来表示数据点的颜色。这样，我们就能够更加直观地看到不同位置的目的地的人气情况。