带有色调颜色图和图例的 Python Matplotlib 中的 3D 散点图
matplotlibpythondata visualization
要使用色调颜色图和图例在 Python 中绘制 3D 散点图，我们可以采取以下步骤−
- 设置图形大小并调整子图之间和周围的填充
- 使用 numpy 创建 x、y 和 z 数据点。
- 使用 figure() 方法创建新图形或激活现有图形。
- 获取当前轴，如有必要创建一个。
- 获取色调颜色图，定义调色板。
- 使用 scatter() 绘制 x、y 和 z 数据点方法。
- 在图表上放置图例。
- 要显示图形，请使用 show() 方法。
示例
import numpy as np
import seaborn as sns
from matplotlib import pyplot as plt
from matplotlib.colors import ListedColormap
plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50]
plt.rcParams["figure.autolayout"] = True
x = np.random.rand(100)
y = np.random.rand(100)
z = np.random.rand(100)
fig = plt.figure()
ax = fig.gca(projection='3d')
cmap = ListedColormap(sns.color_palette("husl", 256).as_hex())
sc = ax.scatter(x, y, z, s=40, c=x, marker='o', cmap=cmap, alpha=1)
plt.legend(*sc.legend_elements(), bbox_to_anchor=(1.05, 1), loc=2)
plt.show()
输出
