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法律研究如何使用 Python 中的 Matplotlib 创建三维散点图？
Matplotlib 是一个流行的 Python 包，用于数据可视化。可视化数据是一个关键步骤，因为它有助于理解数据中正在发生的事情，而无需实际查看数字并执行复杂的计算。它有助于有效地将定量见解传达给受众。
Matplotlib 用于使用数据创建二维图。它带有一个面向对象的 API，有助于将绘图嵌入 Python 应用程序中。Matplotlib 可以与 IPython shell、Jupyter notebook、Spyder IDE 等一起使用。
它是用 Python 编写的。它是使用 NumPy 创建的，NumPy 是 Python 中的数值 Python 包。
可以使用以下命令在 Windows 上安装 Python：
pip install matplotlib
Matplotlib 的依赖项为：
Python ( greater than or equal to version 3.4) NumPy Setuptools Pyparsing Libpng Pytz Free type Six Cycler Dateutil
创建三维图是为了查看数据点的 x−、y− 和 z−轴。它还可以用于了解梯度下降函数的工作原理，以及为算法找到系数的最优值。
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−axis")
ax.set_xlabel("X−axis")
ax.set_zlabel("Z−axis")
ax.set_title('A sample 3D scatter plot')
plt.show()输出
解释
导入所需的包并定义其别名以方便使用。
使用“figure”函数创建一个空图形。
“axes”函数用于创建一个轴来绘制图形。
使用 NumPy 库创建数据值。
使用“plot”函数绘制数据。
“scatter”用于指定正在使用已创建的数据可视化三维图。
set_xlabel、set_ylabel、'z_label' 和 set_title 函数用于为'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。
更新于：2021年1月18日
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