可视化离散 3D 数据

Question

我有以下形式的 3D 数据：

[(X1, Y1, Z1, VALUE1), (X2, Y2, Z2, VALUE2)...]

X、Y 和 Z 是 1 到 5 之间的整数，value 是大于或等于 0 的整数。因此，例如数据集可能如下所示：

import numpy as np
x = np.array(range(1,6))
y = np.array(range(1,6))
z = np.array(range(1,6))
data = np.random.randint(1,100, size=(len(x), len(y), len(z)) )

现在我想以 3D 形式可视化数据。一种可能性是绘制不同颜色的立方体以填充数组 (x,y,z) 给出的空间，如此处的答案所示：matplotlib 中的 3D离散热图

问题是存在 125 个立方体。

是否有更好的可视化方式来可视化数据的 3D 分布？理想情况下，绘图将允许检查不同的多维数据集，但也可以对某些多维数据集进行聚合。