python - 有什么简单的方法可以在 Python 中绘制一个可以旋转的 3d 散点图吗？

Question

目前我正在使用 matplotlib 绘制 3d 散点图，虽然它完成了工作，但我似乎无法找到一种方法来旋转它以更好地查看我的数据。

这是一个例子：

import pylab as p
import mpl_toolkits.mplot3d.axes3d as p3

#data is an ndarray with the necessary data and colors is an ndarray with
#'b', 'g' and 'r' to paint each point according to its class

...

fig=p.figure()
ax = p3.Axes3D(fig)
ax.scatter(data[:,0], data[:,2], data[:,3], c=colors)
ax.set_xlabel('X')
ax.set_ylabel('Y')
ax.set_zlabel('Z')
fig.add_axes(ax)
p.show()

我想要一个可以让我在执行期间执行此操作的解决方案，但只要我可以旋转它并且它很短/很快我就可以了。

这是将 PCA 应用于 iris 数据集后生成的图的比较：
1. mayavi

2. matplotlib

Mayavi 使数据可视化变得更容易，但 MatPlotLib 看起来更专业。Matplotlib 也更轻。

Answer 1

好吧，首先您需要定义“更好地查看我的数据”的含义...

如果您想以交互方式工作，您可以使用鼠标旋转和放大绘图。

如果您只是想以编程方式旋转轴，则使用ax.view_init(elev, azim)whereelev和azim是您想要查看绘图的仰角和方位角（以度为单位）。

或者，您可以使用ax.elev、ax.azim和ax.dist属性来获取/设置当前视点的仰角、方位角和距离。

借用这个例子的来源：

import numpy as np
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import matplotlib.pyplot as plt

def randrange(n, vmin, vmax):
    return (vmax-vmin)*np.random.rand(n) + vmin

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
n = 100
for c, m, zl, zh in [('r', 'o', -50, -25), ('b', '^', -30, -5)]:
    xs = randrange(n, 23, 32)
    ys = randrange(n, 0, 100)
    zs = randrange(n, zl, zh)
    ax.scatter(xs, ys, zs, c=c, marker=m)

ax.set_xlabel('X Label')
ax.set_ylabel('Y Label')
ax.set_zlabel('Z Label')

plt.show()

我们得到了一个很好的散点图：

您可以以编程方式旋转轴，如下所示：

import numpy as np
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import matplotlib.pyplot as plt

def randrange(n, vmin, vmax):
    return (vmax-vmin)*np.random.rand(n) + vmin

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
n = 100
for c, m, zl, zh in [('r', 'o', -50, -25), ('b', '^', -30, -5)]:
    xs = randrange(n, 23, 32)
    ys = randrange(n, 0, 100)
    zs = randrange(n, zl, zh)
    ax.scatter(xs, ys, zs, c=c, marker=m)

ax.set_xlabel('X Label')
ax.set_ylabel('Y Label')
ax.set_zlabel('Z Label')

ax.azim = 200
ax.elev = -45

plt.show()

希望那有所帮助！

Answer 2

使用mayavi，您可以创建这样的情节

import enthought.mayavi.mlab as mylab
import numpy as np
x, y, z, value = np.random.random((4, 40))
mylab.points3d(x, y, z, value)
mylab.show()

GUI 允许通过单击和拖动进行旋转，并通过右键单击和拖动进行放大/缩小。