个人中心
文章发布
退出
作者热门文章
- VisualStudio2022插件的安装及使用-编程手把手系列文章
- pprof-在现网场景怎么用
- C#实现的下拉多选框，下拉多选树，多级节点
- 【学习笔记】基础数据结构：猫树
57
4
本文分享自华为云社区《Plotly绘制3D图形》 ，作者：柠檬味拥抱.
在数据可视化领域，三维图形是一种强大的工具，可以展示数据之间的复杂关系和结构。Python语言拥有丰富的数据可视化库，其中Plotly是一款流行的工具，提供了绘制高质量三维图形的功能。本文将介绍如何使用Python和Plotly来绘制各种类型的3D图形，并给出代码实例.
首先，确保你已经安装了Plotly库。你可以使用pip命令来安装:
pip install plotly
接下来，我们将使用Plotly的plotly.graph_objects模块来创建3D图形。我们还将使用numpy库生成一些示例数据.
import plotly.graph_objects as go
import numpy as np
首先，我们将绘制一个简单的散点图。假设我们有一些三维数据，分别存储在x_data，y_data和z_data中.
# 生成示例数据
np.random.seed(42) n_points = 100 x_data = np.random.rand(n_points) y_data = np.random.rand(n_points) z_data = np.random.rand(n_points) # 创建散点图 fig = go.Figure(data=[go.Scatter3d(x=x_data, y=y_data, z=z_data, mode='markers')]) fig.update_layout(scene=dict(xaxis_title='X', yaxis_title='Y', zaxis_title='Z'), title='3D Scatter Plot') fig.show()
以上代码将生成一个简单的三维散点图，展示了随机生成的数据点在三维空间中的分布情况.
接下来，我们将绘制一个曲面图。假设我们有一个函数f(x, y)，我们想要可视化它在三维空间中的表面.
# 定义函数
def f(x, y):
return np.sin(x) * np.cos(y) # 生成网格数据 x_grid = np.linspace(0, 2*np.pi, 50) y_grid = np.linspace(0, 2*np.pi, 50) x_grid, y_grid = np.meshgrid(x_grid, y_grid) z_grid = f(x_grid, y_grid) # 创建曲面图 fig = go.Figure(data=[go.Surface(z=z_grid, x=x_grid, y=y_grid)]) fig.update_layout(scene=dict(xaxis_title='X', yaxis_title='Y', zaxis_title='Z'), title='3D Surface Plot') fig.show()
以上代码将生成一个展示了函数表面的三维曲面图.
最后，我们将绘制一个线框图，展示数据的连续性.
# 生成线框数据
theta = np.linspace(-4*np.pi, 4*np.pi, 100) z_line = np.linspace(-2, 2, 100) x_line = z_line * np.sin(theta) y_line = z_line * np.cos(theta) # 创建线框图 fig = go.Figure(data=[go.Scatter3d(x=x_line, y=y_line, z=z_line, mode='lines')]) fig.update_layout(scene=dict(xaxis_title='X', yaxis_title='Y', zaxis_title='Z'), title='3D Wireframe Plot') fig.show()
以上代码将生成一个展示了线框的三维图形.
通过以上示例，我们展示了如何使用Python和Plotly来绘制各种类型的三维图形。你可以根据自己的需求进一步定制这些图形，并探索Plotly库中更多丰富的功能。Happy plotting！ 。
除了散点图、曲面图和线框图之外，我们还可以绘制3D条形图，展示数据之间的差异和关系.
# 生成示例数据
categories = ['A', 'B', 'C', 'D'] values = np.random.randint(1, 10, size=(len(categories), len(categories))) x_bar, y_bar = np.meshgrid(np.arange(len(categories)), np.arange(len(categories))) x_bar = x_bar.flatten() y_bar = y_bar.flatten() z_bar = np.zeros_like(x_bar) # 设置条形图的高度 bar_heights = values.flatten() # 创建3D条形图 fig = go.Figure(data=[go.Bar3d(x=x_bar, y=y_bar, z=z_bar, dx=1, dy=1, dz=bar_heights)]) fig.update_layout(scene=dict(xaxis_title='X', yaxis_title='Y', zaxis_title='Z'), title='3D Bar Chart') fig.show()
以上代码将生成一个展示了各种类别和值之间关系的三维条形图.
Plotly提供了丰富的自定义选项，可以调整图形的样式、布局和外观。你可以根据需要修改图形的颜色、线型、标签等属性，以满足特定的可视化需求.
# 自定义图形样式
fig.update_traces(marker=dict(color='rgb(255, 127, 14)', size=10), selector=dict(mode='markers')) fig.update_layout(scene=dict(xaxis=dict(backgroundcolor="rgb(200, 200, 230)", gridcolor="white", showbackground=True, zerolinecolor="white"), yaxis=dict(backgroundcolor="rgb(230, 200,230)", gridcolor="white", showbackground=True, zerolinecolor="white"), zaxis=dict(backgroundcolor="rgb(230, 230,200)", gridcolor="white", showbackground=True, zerolinecolor="white")), title='Customized 3D Scatter Plot') fig.show()
Plotly还支持创建交互式的三维图形，让用户可以通过鼠标交互来探索数据。下面是一个交互式散点图的示例:
# 创建交互式散点图
fig = go.Figure(data=[go.Scatter3d(x=x_data, y=y_data, z=z_data, mode='markers')]) fig.update_layout(scene=dict(xaxis_title='X', yaxis_title='Y', zaxis_title='Z'), title='Interactive 3D Scatter Plot') fig.show()
通过将鼠标悬停在数据点上，用户可以查看每个数据点的具体数值，从而更深入地了解数据.
一旦你创建了满意的三维图形，你可以将其导出为静态图片或交互式HTML文件，方便分享和展示。Plotly提供了方便的导出功能，让你可以轻松地保存图形到本地文件.
# 将图形导出为静态图片
fig.write_image("3d_plot.png") # 将图形导出为交互式HTML文件 fig.write_html("3d_plot.html")
除了本文介绍的功能之外，Plotly还提供了许多其他强大的功能，如动画、子图、相机控制等，可以进一步增强和定制你的三维图形。你可以通过查阅官方文档或参考在线教程来深入了解这些功能，并将其应用到你的项目中.
通过本文，我们学习了如何使用Python和Plotly库绘制各种类型的三维图形，包括散点图、曲面图、线框图和条形图。我们了解了绘制每种图形所需的基本步骤和代码示例，并探索了如何自定义图形样式、创建交互式图形以及将图形导出为静态图片或交互式HTML文件。通过这些技巧和功能，我们可以轻松地在数据可视化领域创建出具有吸引力和实用性的三维图形，从而更好地理解和分析数据。无论是在科学研究、工程应用还是数据分析中，三维图形都是一种强大的工具，帮助我们发现数据之间的模式和关系，以及展示研究成果和洞见。通过不断探索和应用Python和Plotly库的功能，我们可以进一步提升数据可视化的效果和效率，为我们的工作和项目带来更多的价值和成就.
。
点击关注，第一时间了解华为云新鲜技术~ 。
。
最后此篇关于如何使用Python和Plotly绘制3D图形的文章就讲到这里了,如果你想了解更多关于如何使用Python和Plotly绘制3D图形的内容请搜索CFSDN的文章或继续浏览相关文章，希望大家以后支持我的博客！ 。
57
4
0
我一直在为此而苦苦挣扎。我想插入一个图像，并将其“靠近”讨论该图像的文本，但是该页面上的文本将围绕图像环绕/流动。 我已将图像转换为eps格式。最初，我尝试使用图形环境(\begin {figure}
我在用户界面中创建了管理控制台，管理员可以在其中执行所有操作，例如创建、删除用户、向用户分配应用程序以及从用户界面删除用户的应用程序访问权限 我厌倦了使用 Microsoft 图形 API 和 Azu
我在用户界面中创建了管理控制台，管理员可以在其中执行所有操作，例如创建、删除用户、向用户分配应用程序以及从用户界面删除用户的应用程序访问权限 我厌倦了使用 Microsoft 图形 API 和 Azu
我想为计算机图形学类(class)做一个有趣的项目。我知道那里有很多文献(即 SIGGRAPH session 论文)。我对计算机图形学(即图像处理、3D 建模、渲染、动画)兴趣广泛。但是，我只学了
我试图在 MaterializeCSS 网站上创建一些类似于这个的图形，但我不知道它来自哪里，我查看了整个 MaterializeCSS 网站，它不是框架的一部分，我找不到在代码中他们使用的是什么 我
我有一个包含 1 到 6 之间的各种数字的 TextView ，每个数字在每一行上代表一次，例如 123456 213456 214356 ...... 我希望能够绘制一条蓝线来跟随单个数值在列表中向
我目前在 Windows 7 上使用 Netbeans 和 Cygwin，我希望用 C 语言编写一个简单的 2D 游戏。 我设法找到的大多数教程都使用 Turbo C 提供的 graphics.h，C
亲爱的，我正在尝试将 kaggle 教程代码应用于 Iris 数据集。 不幸的是，当我执行图表的代码时，我只能看到这个输出而看不到任何图表: matplotlib.axes._subplots.Axe
我需要加快我正在处理的一些粒子系统的视觉效果。令人眼前一亮的是添加混合、积累以及粒子上的轨迹和发光。目前我正在手动渲染到浮点图像缓冲区，在最后一分钟转换为无符号字符，然后上传到 OpenGL 纹理。为
在研究跨网络的最短路径算法时，我想生成网络图片。我想代表节点(圆圈)、链接(线)、遍历链接的成本(链接线中间的数字)和链接的容量(链接线上它代表的节点旁边的数字)在这张图中。是否有任何库/软件可以帮助
尽管我已将应用程序从库添加到 Azure AD，但我无法看到何时尝试提取数据。但我可以看到添加的自定义应用程序。就像我添加了 7 个应用程序一样； 2 个来自图库(Google 文档、一个驱动器)和
因此，我正在构建一个系统，该系统具有“人员”，“银行帐户”和“银行帐户交易”。 我需要能够回答以下问题: “将所有与1/2/3度有联系的人归还给特定的人”， “返回年龄在40岁以上的所有人” “从德国
我在 JFrame 构造函数中有以下简单代码 super(name); setBounds(0,0,1100,750); setLayout(null); setVis
(这是java)我有一个椭圆形，代表一个单位。我希望椭圆形的颜色代表单位的健康状况。因此，一个完全健康的单位将是全绿色的。随着单位生命值的降低，椭圆形开始从底部填充红色。因此，在 50% 生命值下，椭
我目前正在开发一个学校项目。我们必须制作一个Applet，我选择了JApplet。由于某种原因，我用来显示特定字符串的面板将不会显示。这里可能有什么问题？请指出我正确的方向。另外，我看了一些教程，
我正在尝试创建一个 Simon game 。我正在编写游戏程序，但遇到了问题。我希望程序从队列中读取游戏中之前存在的所有值，并以正确的顺序将它们的颜色变为闪烁(我选择将它们变为灰色，然后在第二秒后恢复
我正在尝试创建一个框架，该框架在同一框架的顶部有一个图形面板(通过布局)，在其下方有一个按钮/标签面板。到目前为止，我似乎已经能够将它们放在同一个框架上，但与按钮/标签面板相比，图形面板非常小....
我用 Java 编写了一个解决数独问题的代码，并使用 Java Applet 来设计它。现在，我尝试使用 Java Swing 使其看起来更好，并添加一些功能，例如“保存”数独板等。不幸的是，我对 J
就目前情况而言，这个问题不太适合我们的问答形式。我们希望答案得到事实、引用资料或专业知识的支持，但这个问题可能会引发辩论、争论、民意调查或扩展讨论。如果您觉得这个问题可以改进并可能重新开放，visit
我现在尝试了 8 个多小时来解决这个问题，但无法弄清楚，请帮助找出我的代码有什么问题。 int main() { int gd = DETECT, gm; float ANGLE =
我是一名优秀的程序员,十分优秀！