用于 3D 散点图的 Matplotlib 替代方案

Question

在应用主成分分析或线性判别分析后，我很难使用 Matplotlib 来可视化我的数据在 3 维中的重投影结果。做散点图后，我无法在缩放时轻松旋转数据或更改视角（即使缩放后旋转轴保持不变，如果缩放太多点就会消失），并且每次更改都需要一秒钟。Matplotlib 非常有用，但对于这个特定用例，它开始变得非常令人沮丧，因为它可能不是为此类任务设计的。Python 中的 Matplotlib 是否有替代品可以更好地处理 3d 散点图，并且可以在云中流畅地导航？

下图显示了一个示例。我在对应于特定类的每个数据簇周围绘制了球体，并用红色着色重叠球体。现在我想看看这些球体是如何相交的。我认为 Matplotlib 最大的问题是它不允许用鼠标移动整个图形，它只允许围绕一个固定点旋转，一旦你放大一点，这会让事情变得非常混乱。

Answer 1

matplotlib 对于 3d 图形还不太成熟：http : //matplotlib.org/mpl_toolkits/mplot3d/faq.html

mplot3d 旨在允许用户创建与 matplotlib 的 2D 绘图具有相同“外观和感觉”的简单 3D 图形。此外，用户可以使用他们已经熟悉的相同工具包来生成 2D 和 3D 绘图。

我不认为在 3d 图中轻松导航是容易实现的（即使不调整 lib 也无法进行 3d 缩放）。mplot3d 一开始并不是真的想成为一个成熟的 3D 图形库，但对于需要基本 3D 和熟悉 matplotlib 2D 绘图结构的人来说，它更像是一个很好的补充。

您可能想看看 MayaVI（非常好）：

MayaVi2 是一个非常强大且功能强大的 3D 图形库。对于高级 3D 场景和出色的渲染能力，强烈建议使用 MayaVi2。

请注意，与 matplotlib 不同，MayaVI 尚不与 Python3 兼容（并且在可预见的将来可能不兼容），因此您需要安装 Python2。