在Python中使用 Plotly 绘制 3D 散点图

Plotly是一个Python库，用于设计图形，尤其是交互式图形。它可以绘制各种图形和图表，如直方图、条形图、箱线图、散布图等等。它主要用于数据分析和财务分析。 plotly 是一个交互式可视化库。

Plotly 中的 3D 散点图

散点图可以与几个语义分组一起使用，这有助于在图中很好地理解。他们可以绘制二维图形，在使用色调、大小和样式参数的语义时，可以通过映射最多三个附加变量来增强这些图形。所有用于识别不同子集的参数控制视觉语义。使用冗余语义有助于使图形更易于访问。它可以使用 plotly.express 类的 scatter_3d函数创建。

Syntax: plotly.express.scatter_3d(data_frame=None, x=None, y=None, z=None, color=None, symbol=None, size=None, text=None, hover_name=None, hover_data=None, custom_data=None, error_x=None, error_x_minus=None, error_y=None, error_y_minus=None, error_z=None, error_z_minus=None, animation_frame=None, animation_group=None, category_orders={}, labels={}, size_max=None, color_discrete_sequence=None, color_discrete_map={}, color_continuous_scale=None, range_color=None, color_continuous_midpoint=None, symbol_sequence=None, symbol_map={}, opacity=None, log_x=False, log_y=False, log_z=False, range_x=None, range_y=None, range_z=None, title=None, template=None, width=None, height=None)

Parameters:

data_frame (DataFrame or array-like or dict) – This argument needs to be passed for column names (and not keyword names) to be used. 

x (str or int or Series or array-like) – Either a name of a column in data_frame, or a pandas Series or array_like object. 

y (str or int or Series or array-like) – Either a name of a column in data_frame, or a pandas Series or array_like object.

color (str or int or Series or array-like) – Either a name of a column in data_frame, or a pandas Series or array_like object. Values from this column or array_like are used to assign color to marks.

示例 1：使用 Iris 数据集

Python3

import plotly.express as px
  
df = px.data.iris()
  
fig = px.scatter_3d(df, x = 'sepal_width', 
                    y = 'sepal_length', 
                    z = 'petal_width',
                    color = 'species')
  
fig.show()

输出：

示例 2：使用提示数据集

Python3

import plotly.express as px
  
df = px.data.tips()
  
fig = px.scatter_3d(df, x = 'total_bill', 
                    y = 'day', z = 'time',
                    color = 'sex')
  
fig.show()

输出：

自定义 3D 散点图

在 Plotly 中，通过 px.scatter_3d 的参数，可以为某些选项自定义图形的样式。

示例 1：使用 Iris 数据集。

Python3

import plotly.express as px
  
df = px.data.iris()
  
fig = px.scatter_3d(df, x = 'sepal_width', 
                    y = 'sepal_length', 
                    z = 'petal_width',
                    color = 'species', 
                    size='petal_length',
                    size_max = 20, 
                    opacity = 0.5)
  
fig.show()

输出：

示例 2：使用提示数据集

Python3

import plotly.express as px
  
df = px.data.tips()
  
fig = px.scatter_3d(df, x = 'total_bill', 
                    y = 'day', 
                    z = 'time',
                    color = 'sex', 
                    size='tip',
                    size_max = 20,
                    opacity = 0.7)
  
fig.show()

输出：