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Python绘制三维图

平常我们看到的物体一般是三维空间中的立体图形,今天跟大家一起来学习用Python绘制立体图形。 本文目录 导入绘图数据 绘制三维图 2.1 绘制三维线性图 2.2 用股票数据绘制三维折线图 2.3 用股票数据绘制三维散点图 2.4 用股票数据绘制三维柱状图 2.5 用bar3d函数绘制三维柱状图 import os import pandas as pd os.chdir(r'F:\公众号\6.学习python') #设置成存放数据文件夹路径 date = pd.read_csv("股票数据 二、绘制三维图 ? 至此,在Python中绘制三维图已全部讲解完毕,感兴趣的同学可以自己实现一遍

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Python绘制三维图

20j] z = 50 * np.sin(x + y) # 测试数据 ax = plt.subplot(111, projection = '3d') # 三维图形 参考自《Python可以这样学》414页

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    主成分分析「 三维图

    然后,便是绘图的时刻了~ 03 基础绘图 首先,我们使用前三个PC,绘制基本三维图。 ? ? 这样,一张三维图就制作完成了。 当然,图片中的点有些小,而且三维图的角度还不够,所以需要进行进一步调整。 ? ? 同样,我们也可以为case和control增加不同的形状。 ? ? 06 高级调整 不知道大家是否发现了一个问题,我们绘制的这张三维图上,是没有图注信息的。 所以我们需要以text的方式,将样本名加在三维图中。 ? ? 这样,每一个样本都可以看的清清楚楚。

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    R语言在可视化方面的地位是毋庸置疑的,但是呢相对于MatalabR语言在三维图形的展示上存在一定的劣势。 当然,作为大众的免费软件,指定不服,很多人为此也基于R语言开发了一些相应的三维图的绘制包,像rgl,gg3D,plot3D,scatterplot3d等,我们今天就介绍一下其中的scatterplot3d 基础的函数三维图绘制: z<- seq(-10, 10, 0.01) x<- cos(z) y<- sin(z) scatterplot3d(x, y, z, col.axis="blue", 单纯的点的三维图绘制: temp <- seq(-pi, 0, length = 50) x<- c(rep(1, 50) %*% t(cos(temp))) y<- c(cos(temp) % 添加竖线的三维图的绘制: my.mat <- matrix(runif(25), nrow=5) dimnames(my.mat) <- list(LETTERS[1:5], letters[11:15

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