20、数据可视化：Matplotlib与Seaborn的应用

数据可视化：Matplotlib与Seaborn的应用

在数据可视化领域，Matplotlib和Seaborn是两个强大的工具。Matplotlib提供了基础的绘图功能，而Seaborn则在其基础上提供了更高级的统计绘图功能。下面将详细介绍它们的使用方法和示例。

1. Matplotlib的3D绘图

Matplotlib可以创建各种类型的3D图形，如3D散点图和3D柱状图。

1.1 3D散点图

以下代码展示了如何创建一个包含三个不同簇的3D散点图：

ax = fig.add_subplot(111, projection="3d")
ax.scatter(xs, ys, zs)
ax.scatter(xs2, ys2, zs2, c='r', marker='^')
ax.scatter(xs3, ys3, zs3, c='g', marker='*')
ax.set_xlabel('X Label')
ax.set_ylabel('Y Label')
ax.set_zlabel('Z Label')

1.2 3D柱状图

3D柱状图在数据分析中也很常用。以下是创建3D柱状图的示例代码：

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

x = np.arange(8)
y = np.random.ran