标签: scatter3d

我试图使用"情节"功能,但它根本不适用于我的情况."ggplot"工作在2D的情况下,但是在添加一个轴时会出错.如何解决这个问题？

ggplot(data,aes(x=D1,y=D2,z=D3,color=Sample))+geom_point()

如何添加一个轴并获得3D图？谢谢.

我在Python中有三个列表xs,ys,zs的数据点,我正在尝试matplotlib使用该scatter3d方法创建一个3d图.

import matplotlib.pyplot as plt

fig = plt.figure()  
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')  
plt.xlim(290)  
plt.ylim(301)  
ax.set_xlabel('X')
ax.set_ylabel('Y')
ax.set_zlabel('Z')
ax.scatter(xs, ys, zs)  
plt.savefig('dateiname.png')
plt.close()

在plt.xlim()和plt.ylim()做工精细,但我没有找到一个函数来设置的边框z方向.我怎么能这样做？

我希望利用Plotly中的强大功能,但我很难弄清楚如何将回归平面添加到三维散点图中.以下是如何开始使用3d绘图的示例,是否有人知道如何在下一步中添加并添加平面？

library(plotly)
data(iris)


iris_plot <- plot_ly(my_df, 
                x = Sepal.Length, 
                y = Sepal.Width, 
                z = Petal.Length, 
                type = "scatter3d", 
                mode = "markers")

petal_lm <- lm(Petal.Length ~ 0 + Sepal.Length + Sepal.Width, 
               data = iris)

我可以设置参数来plotly.graph_objs.go.Scatter3d使图形全屏显示或设置更高的保存分辨率吗？使用内置保存绘图功能时保存的当前分辨率为983x525。我希望至少能达到 1080p。

trans = .6
trace1 = go.Scatter3d(
                    x = cluster0["PC1_3d"],
                    y = cluster0["PC2_3d"],
                    z = cluster0["PC3_3d"],
                    mode = "markers",
                    name = "Cluster 0",
                    marker = dict(color = f'rgba(255, 0, 0, {trans})'),
                    text = None)

trace2 = go.Scatter3d(
                    x = cluster1["PC1_3d"],
                    y = cluster1["PC2_3d"],
                    z = cluster1["PC3_3d"],
                    mode = "markers",
                    name = "Cluster 1",
                    marker = dict(color = f'rgba(0, 0, 204, {trans})'),
                    text = None)

trace3 = go.Scatter3d(
                    x = cluster2["PC1_3d"],
                    y = cluster2["PC2_3d"],
                    z = …

我有一个数据框df：

              x         y         z  ... colours marker_size  marker_opacity
test1  0.118709  0.219099 -0.024387  ...     red         100             0.5
test2 -0.344873 -0.401508  0.169995  ...    blue         100             0.5
test3 -0.226923  0.021078  0.400358  ...     red         100             0.5
test4  0.085421  0.098442 -0.588749  ...  purple         100             0.5
test5  0.367666  0.062889  0.042783  ...   green         100             0.5

我试图用这样的情节来绘制它：

fig = px.scatter_3d(df, 
                    x='x', y='y', z = 'z', 
                    color='labels', 
                    hover_name = df.index, 
                    opacity = 0.5, 
                    size = 'marker_size')   
fig.write_html(file_name)

当我打开时file_name，一切都很好，但我的积分太大了。当我更改'marker_size'my 的列df时，没有任何变化（我尝试过 0.1、1、10、100...）。

为什么是这样？ …

scatterplot3d在 R 中使用，我试图从观察到回归平面绘制红线：

wh <- iris$Species != "setosa"
x  <- iris$Sepal.Width[wh]
y  <- iris$Sepal.Length[wh]
z  <- iris$Petal.Width[wh]
df <- data.frame(x, y, z)

LM <- lm(y ~ x + z, df)
library(scatterplot3d)
G  <- scatterplot3d(x, z, y, highlight.3d = FALSE, type = "p")
G$plane3d(LM, draw_polygon = TRUE, draw_lines = FALSE)

要获得下图的 3D 等效项：

在 2D 中，我可以使用segments：

pred  <- predict(model) 
segments(x, y, x, pred, col = 2)

但是在 3D 中，我对坐标感到困惑。

我正在Google colab中生成3d散点图，但是问题是生成的无花果是静态的并且不能旋转。我也尝试了命令

％matplotlib笔记本

启用3D散射旋转，因为它显然在jupyter笔记本电脑环境中有效，但似乎在Google colab环境中不起作用。

你可以在这里找到我的代码

我试图在 3D 散点图中可视化多个 2d 轨迹（x，y），其中 z 轴是时间。

import numpy as np
import pandas as pd
import plotly.express as px

# Sample data: 3 trajectories
t = np.linspace(0, 10, 200)
df = pd.concat([pd.DataFrame({'x': 900 * (1 + np.cos(t + 5 * i)), 'y': 400 * (1 + np.sin(t)), 't': t, 'id': f'id000{i}'}) for i in [0, 1, 2]])
# 3d scatter plot
fig = px.scatter_3d(df, x='x', y='y', z='t', color='id', )
fig.update_traces(marker=dict(size=2))
fig.show()

我有一个 .png 地图文件，大小为：2000x1000。轨迹的 (x, y) 坐标对应于地图的像素位置。
我想在 3d 散点图的“地板”上看到地图的图像。 …

我正在使用 Python 中的 Plotly 显示昏暗缩减的词嵌入的一部分。我正在使用 3D 散点图，到目前为止一切正常，使用以下代码（已分解）：

fig = go.Figure()
trace = go.Scatter3d(
        x=df[0],
        y=df[1],
        z=df[2],
        text=df.index,
        mode="markers+text",
        textfont=dict(
            color=["crimson"]),
        marker=dict(
            size=3),
        hoverinfo="skip")

fig.add_trace(trace)

fig.show()

我遇到的唯一问题是数据点的某些标签重叠，这导致它们乍一看不可读。

是否可以指定文本标签的背景颜色？

编辑：

我的前 5 行df看起来像这样，所有数据都是这样构造的。索引是单词，三列是它在 3D 空间中的位置。

                        0         1         2
chancellor       1.102989  0.416767  2.071260
abdicate         0.028073  1.156498  1.911484
overthrow        2.435294 -0.305266  0.998094
candidate        0.259697  0.648845  0.448700
elections        0.122355  0.815206  1.107913

然而，我的问题实际上并不是关于数据，而是关于定制可视化的可能性。

编辑2：

这就是我的情节。

正如您在左下角的簇中看到的，大多数标签相互重叠。我现在希望有一个隐藏参数可以用来使这些标签更好地可见，并且我本能地寻找一种方法为所有这些标签添加白色背景，这样就可以遮挡后面数据点的标签他们。

import plotly.graph_objects as go
import numpy as np
import numpy

# Download data set from plotly repo
pts = np.loadtxt(np.DataSource().open('https://raw.githubusercontent.com/plotly/datasets/master/mesh_dataset.txt'))
x, y, z = pts.T

US = [(1970, 4688.5), (1971, 4559.4), (1972, 4807.0), (1973, 4994.6), (1974, 4827.4), (1975, 4612.5), (1976, 4907.3),
      (1977, 5071.4), (1978, 5066.2), (1979, 5105.1), (1980, 4877.4), (1981, 4808.0), (1982, 4562.2), (1983, 4541.5),
      (1984, 4751.8), (1985, 4777.2), (1986, 4736.6), (1987, 4893.1), (1988, 5114.1), (1989, 5171.4), (1990, 5063.9),
      (1991, 5022.3), (1992, 5103.5), (1993, 5222.5), (1994, 5305.7), (1995, 5357.6), (1996, …