Matplotlib 3D绘图

V丶Chao

于 2021-03-18 14:48:05 发布

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分类专栏： python 机器学习文章标签： python 机器学习可视化 3D绘图

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本文介绍如何使用Matplotlib进行三维数据可视化，并通过示例代码展示了如何创建3D散点图。此外还讨论了在Jupyter Notebook环境中实现3D图形交互式旋转的方法。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

20210318 -

利用matplotlib进行3D画图可以实现对三维数据的可视化，而使用3D绘图稍有不同，下面进行具体的描述，本篇文章主要参考《Python三维绘图–Matplotlib》，3D绘图是需要指定相应的选项，代码如下：

fig = plt.figure(figsize = (12, 12))
ax1 = plt.axes(projection='3d')
ax1.scatter3D(test_features[:,0],features[:,1],features[:,2],c=train_y.argmax(axis = 1))

效果如下所示：
在这里插入图片描述
平时主要使用jupyter进行实验，绘图之后图片并不能进行转动，通过视角进行转换。这是因为使用jupyter的时候，引入matploblib采用的后端问题[1]。可以加入代码

%matplotlib notebook

这样就一定程度上出现旋转，但也不能完整手动调整进行旋转，如果要进行完全的旋转，就需要别的库，当前已经能得到效果，暂时不考虑。

参考

[1]Displaying rotatable 3D plots in IPython or Jupyter Notebook