使用pyecharts绘制三维散点图，根据类别使用不同颜色区分数据

最新推荐文章于 2024-01-10 12:04:57 发布

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#python #数据可视化

博主分享了在使用PyEcharts进行数据可视化时遇到的新旧版本差异问题，特别是在3D散点图的绘制上。发现新版本的示例不足导致难以实现预期效果，而旧版本0.5则更符合需求。文中提供了两个不同版本的代码示例，并展示了0.5版本生成的3D散点图。更新部分提到了视觉映射文字颜色的调整方法。

pyecharts是我个人认为较为灵活，颜值颇高的可视化工具。

但是在使用过程中发现不同版本的差异过大，有时候旧版本可能使用起来更为方便。

在新版本中，官方给出的示例代码并不充分，很多功能难以自行学习实现。

首先上代码：

def plot_scatter(X, Y, save_dir): #version 1.5-1.9 
    from pyecharts.charts import Scatter3D, Page
    from pyecharts import options as opts
    from pyecharts.globals import ThemeType
    from pyecharts.render import make_snapshot
    from snapshot_selenium import snapshot

    Y = np.expand_dims(Y, 1)
    data = np.concatenate((X,Y),axis=1)
    
    piece=[
      {'value': 0,'label': 'class A','color':'#e57c27'}, 
      {'value': 1, 'label': 'class B','color':'#72a93f'},
      {'value': 2, 'label': 'class C','color':'#368dc4'}
    ]

    sc1 = Scatter3D() 
    sc1.add("", data.tolist()) 
    sc1.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="3D scatter"),
        visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(dimension=3,is_piecewise=True, pieces=piece))
    sc1.render(save_dir+'/test.html')
    make_snapshot(snapshot, sc1.render(), save_dir