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我想使用matplotlib或多或少地绘制我下面附着的图形,其中包括两个相交的平面,其中正确的透明度表示它们的相对方向,以及两个平面中的圆和矢量以2D投影.

我不确定是否有现成的包,这样做,任何提示？

我想得到像这个密度的密度分布图http://www.nicolacarlon.it/out.png 与alpha通道而不是像这个密度的蓝色通道http://www.nicolacarlon.it/out2.png

我发现这个代码,但它不起作用:(

    theCM = cm.get_cmap()
    theCM._init()
    alphas = np.abs(np.linspace(-1.0, 1.0, theCM.N))
    theCM._lut[:-3,-1] = alphas
    plt.imshow(img, cmap=theCM)
    plt.savefig("out.svg", transparent=True)

我正在尝试创建适合数据集的线性模型的3d图.我能够在R中相对容易地做到这一点,但我真的很难在Python中做同样的事情.这是我在R中所做的:

这是我在Python中所做的:

from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd
import statsmodels.formula.api as sm

csv = pd.read_csv('http://www-bcf.usc.edu/~gareth/ISL/Advertising.csv', index_col=0)
model = sm.ols(formula='Sales ~ TV + Radio', data = csv)
fit = model.fit()

fit.summary()

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')

ax.scatter(csv['TV'], csv['Radio'], csv['Sales'], c='r', marker='o')

xx, yy = np.meshgrid(csv['TV'], csv['Radio'])

# Not what I expected :(
# ax.plot_surface(xx, yy, fit.fittedvalues)

ax.set_xlabel('TV')
ax.set_ylabel('Radio')
ax.set_zlabel('Sales')

plt.show()

我做错了什么,我该怎么做？

谢谢.