Plotly 中的三元图

Plotly 是一种通用的开源数据可视化工具，可用于创建丰富多样的交互式数据可视化图表。其中，三元图是一种常见的可视化图表，用于展示三个维度之间的关系。

什么是三元图

三元图是一种三维可视化图表，其中一个维度映射到 x 轴，另一个维度映射到 y 轴，第三个维度则映射到 z 轴。通过这种方式，我们可以看到三个维度之间的关系及其变化。

创建三元图

使用 Plotly 创建三元图非常简单。首先，需要导入必要的库：

import plotly.graph_objects as go
import numpy as np

然后，我们可以生成一些模拟数据：

x, y, z = np.random.multivariate_normal(np.array([0,0,0]), np.eye(3), 200).transpose()

这里使用了 numpy 的 multivariate_normal 函数生成了三元高斯分布的数据，并通过 transpose 转置函数把数据分别赋值给 x、y 和 z。

接着，我们可以使用 go.Scatter3d() 函数创建三元图：

fig = go.Figure(data=[go.Scatter3d(x=x, y=y, z=z, mode='markers', marker=dict(size=5))])
fig.show()

这里通过传递 x、y 和 z 数组数据给 go.Scatter3d() 函数，创建一个散点图。使用 mode='markers' 参数设置为散点模式，并且设置 marker=dict(size=5) 参数指定散点的大小为 5。

最后，调用 fig.show() 函数显示图表。

自定义三元图

除了上述方式外，我们还可以自定义三元图的各个参数。例如，我们可以添加标题、轴标签、背景色等。代码如下：

fig = go.Figure(data=[go.Scatter3d(x=x, y=y, z=z, mode='markers', marker=dict(size=5))])

fig.update_layout(title='三元图示例', autosize=False,
                  width=700, height=700, scene=dict(xaxis=dict(title='X 轴'),
                  yaxis=dict(title='Y 轴'),
                  zaxis=dict(title='Z 轴')), 
                  margin=dict(l=0, r=0, b=0, t=0), 
                  paper_bgcolor='white', 
                  plot_bgcolor='white')

fig.show()

使用 fig.update_layout() 函数，我们可以设置图表的各种参数。其中，title 参数用于设置图表标题，autosize 参数指定是否自动缩放图表大小，width 和 height 参数设定图表的宽度和高度。使用 scene 参数设置 x、y 和 z 轴的标签。margin 参数指定图表的边缘空白区域。paper_bgcolor 和 plot_bgcolor 参数用于设置图表的背景色。

总结

三元图是一种非常好的可视化工具，可以帮助我们展示三个维度之间的关系。使用 Plotly 创建三元图非常简单，只需要传递 x、y 和 z 数组数据给 go.Scatter3d() 函数即可。另外，我们还可以通过自定义各种参数来进一步优化图表效果。