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Matplotlib本身的交互性不够强大,但可以结合其他库来制作交互式的多维数据投影图,例如使用Plotly库。下面是一个简单的示例代码:
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import plotly.express as px # 生成一些随机数据 np.random.seed(0) n = 100 x = np.random.randn(n) y = np.random.randn(n) z = np.random.randn(n) fig = px.scatter_3d(x=x, y=y, z=z, color=z) fig.update_layout(scene=dict( xaxis_title='X', yaxis_title='Y', zaxis_title='Z')) fig.show()
在这个示例中,我们使用了Plotly的scatter_3d
函数来创建一个交互式的3D散点图,其中x、y、z分别代表三个维度的数据,color参数指定了颜色的映射。我们还使用update_layout
来设置图表的布局,包括坐标轴的标题。最后调用show()
方法显示图表。
通过结合Matplotlib和Plotly等库,可以实现更加复杂和交互性强的多维数据投影图。