在Python中绘制三维散点的任何简单方法都可以旋转？

Question

目前我正在使用matplotlib来绘制三维散点图,当它完成工作时,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()

我想要一个解决方案,让我在执行期间执行它,但只要我可以旋转它,它很短/快我很好用它.

以下是将PCA应用于虹膜数据集后生成的图表的比较:
1.mayavi

2. matplotlib

Mayavi可以更容易地显示数据,但MatPlotLib看起来更专业.Matplotlib也更轻.

Answer 1

那么,首先你需要通过"更好地查看我的数据"来定义你的意思......

如果您想要以交互方式工作,可以使用鼠标旋转和放大绘图.

如果你只是想以编程方式旋转轴,然后用ax.view_init(elev, azim)其中elev和azim是要查看从情节的仰角和方位角(度).

另外,您也可以使用ax.elev,ax.azim和ax.dist属性来获取/设置仰角,方位角,以及当前视图点的距离.

借用源从该示例中:

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来放大/缩小.