在Python中使用 Plotly 绘制三元轮廓图

Plotly是一个强大的数据可视化工具，可以用于绘制各种类型的图表。其中，三元轮廓图可以非常直观地展示三维数据集的分布情况，并且可以使用不同的颜色来表示不同的数值，可以提供更多的信息。

下面，我们将介绍如何在Python中使用Plotly绘制三元轮廓图。

准备数据

首先，我们需要准备数据。三元轮廓图需要三个变量(x,y,z)，其中(x,y)表示平面上的点的坐标，z表示该点的值。这里，我们使用NumPy生成随机的三维数据：

import numpy as np

n = 100
x, y, z = np.random.multivariate_normal([0, 0, 0], [[1, 0, 0], [0, 1, 0], [0, 0, 1]], n).transpose()

绘制轮廓图

接下来，我们使用Plotly的Scatter3d函数绘制三元轮廓图。Scatter3d可以接受三个参数，分别是x、y、z。此外，我们还需要设置marker参数来表示每个点的颜色、大小等信息。

import plotly.graph_objs as go

trace = go.Scatter3d(
    x=x,
    y=y,
    z=z,
    mode='markers',
    marker=dict(
        size=5,
        color=z,
        colorscale='Viridis',
        opacity=0.8
    )
)

fig = go.Figure(data=[trace])
fig.show()

在这段代码中，我们使用marker参数的color属性将每个点的颜色设置为z的值，使用colorscale属性来指定颜色映射的范围。opacity参数控制点的透明度。

添加轮廓线

上面的代码会生成一个散点图，展示出三元数据的分布情况。如果我们想要在平面上添加轮廓线，可以使用Contour函数。

zmean = z.mean()
trace1 = go.Contour(
    x=x,
    y=y,
    z=z,
    contours=dict(
        coloring='lines',
        start=zmean,
        end=zmean,
        size=0.1
    ),
    line=dict(
        width=2,
        color='blue'
    )
)

fig = go.Figure(data=[trace, trace1])
fig.show()

在这段代码中，我们使用Contour函数生成轮廓线。coloring属性表示轮廓线的类型，此处选择了lines，表示只有轮廓线没有填充。start和end属性控制轮廓线的值范围，这里设置为z的平均值。size属性表示轮廓线之间的间隔大小。line参数控制轮廓线的颜色和宽度。

完整的代码如下所示：

import numpy as np
import plotly.graph_objs as go

n = 100
x, y, z = np.random.multivariate_normal([0, 0, 0], [[1, 0, 0], [0, 1, 0], [0, 0, 1]], n).transpose()

trace = go.Scatter3d(
    x=x,
    y=y,
    z=z,
    mode='markers',
    marker=dict(
        size=5,
        color=z,
        colorscale='Viridis',
        opacity=0.8
    )
)

zmean = z.mean()
trace1 = go.Contour(
    x=x,
    y=y,
    z=z,
    contours=dict(
        coloring='lines',
        start=zmean,
        end=zmean,
        size=0.1
    ),
    line=dict(
        width=2,
        color='blue'
    )
)

fig = go.Figure(data=[trace, trace1])
fig.show()

执行上述代码，即可在浏览器中看到生成的三元轮廓图。

通过上述代码，我们可以了解如何在Python中使用Plotly绘制三元轮廓图，以及如何控制颜色、大小、透明度等参数，以及如何添加轮廓线。