matplotlib绘制三维散点图,python matplotlib 动态图

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　　Matplotlib可视化—— 2D图表绘制(折线图、直方图、散点图、条形图、箱线图))。

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　　一、3D折线图微信官方账号：数据斑马，关注1000元数据分析学习资料importnumpyasnpimportmatplotlib。pyploaspltfrompl _ toolkits . mplot3d importaxes 3 importrandommportmatplotportcmfrompl _ toolkits . MP . lot 3d dimportaxes 3d from mpl _ toolkits . mplot3d . art 3d dimportpoly 3d collection，line3dcolectionx 30，1) z=NP.random.randint) 20，50，20) # numpy分别生成三维数据fig=PLT.figure(ax=axes3D) fig to

　　二。3D曲面图微信官方账号：数据斑马，关注1000元数据分析学习资料data=NP.random.randint (100 100，500，(3，10，20)) x，y，z=data(0)，可用数据的data[2] # numpy)为三维数据FIG=PLT。FIG(AX1=FIG Add _ sup lot)121，以及生成的投影=‘3D’)AX1。plot _ Surface(X))cstride=1)# rst ride和cstride表示曲面的稀疏性AX2。

　　三。3D散点图微信官方账号：数据斑马，专注1000元数据分析学习资料x=np.linspace (5，20，20) y=NP.linspace) 20，100，20) x1，y1=NP。meshgracey) z=NP。sin (x1) y1np。sin (y1) x1)函数结构数据fig=PLT。figure(ax1=fig . add _ plot)121 projection= 3d )ax2 . scatter(x1[:10]，y1[:10]，z marker=o ) ax2 .散点图(x1[10:]，y1)

　　四。等高线图

　　X=NP.arange (-10，10，0.01)生成步骤0.01的数据y=NP.arange (-10，10，0.01) x，y=np.meshgrid(x，y) def cmap=plt.cm.winter，alpha=表示cmap=plt.cm.hot)填充太多C=axes [1，0]。等高线在线连接到D=轴[1，1]。Contourf (x，y，func(x) x，y)，10，cmap=PLT。cm.hot)工厂.

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