Какой простой способ построить 3D -разброс на питоне, который я могу вращаться вокруг?

Question

В настоящее время я использую Matplotlib, чтобы построить 3D -разброс, и хотя она выполняет работу, я не могу найти способ повернуть его, чтобы лучше увидеть мои данные.

Вот пример:

import pylab as p
import mpl_toolkits.mplot3d.axes3d as p3

#data is an ndarray with the necessary data and colors is an ndarray with
#'b', 'g' and 'r' to paint each point according to its class

...

fig=p.figure()
ax = p3.Axes3D(fig)
ax.scatter(data[:,0], data[:,2], data[:,3], c=colors)
ax.set_xlabel('X')
ax.set_ylabel('Y')
ax.set_zlabel('Z')
fig.add_axes(ax)
p.show()

Я бы хотел решение, которое позволяет мне делать это во время исполнения, но пока я могу повернуть его, и это коротко/быстро, я в порядке с этим.

Вот сравнение заговоров, произведенных после применения PCA к набору данных IRIS:
1. Майави

2. Matplotlib

Mayavi облегчает визуализацию данных, но Matplotlib выглядит более профессиональным. Matplotlib также легче.

Answer 1

С использованием Майави, вы можете создать такой сюжет с

import enthought.mayavi.mlab as mylab
import numpy as np
x, y, z, value = np.random.random((4, 40))
mylab.points3d(x, y, z, value)
mylab.show()

Графический интерфейс обеспечивает вращение с помощью щелчков и драг, а также увеличивает/увеличивает/из них через щелкнув правой кнопкой мыши.

Answer 2

Ну, сначала вам нужно определить, что вы имеете в виду под «лучше увидеть мои данные» ...

Вы можете повернуть и увеличить участок на участке, используя мышь, если вы хотите работать интерактивно.

Если вы просто хотите повернуть оси программно, тогда используйте ax.view_init(elev, azim) куда elev а также azim Являются ли возвышенные и азимутские углы (в градусах), на которых вы хотите просмотреть свой сюжет.

В качестве альтернативы, вы можете использовать ax.elev, ax.azim, а также ax.dist Свойства, чтобы получить/установить высоту, азимут и расстояние точки точки зрения.

Заимствуя источник из этот пример:

import numpy as np
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import matplotlib.pyplot as plt

def randrange(n, vmin, vmax):
    return (vmax-vmin)*np.random.rand(n) + vmin

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
n = 100
for c, m, zl, zh in [('r', 'o', -50, -25), ('b', '^', -30, -5)]:
    xs = randrange(n, 23, 32)
    ys = randrange(n, 0, 100)
    zs = randrange(n, zl, zh)
    ax.scatter(xs, ys, zs, c=c, marker=m)

ax.set_xlabel('X Label')
ax.set_ylabel('Y Label')
ax.set_zlabel('Z Label')

plt.show()

Мы получаем хороший диаграмм рассеяния:

Вы можете повернуть оси программно, как показано:

import numpy as np
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import matplotlib.pyplot as plt

def randrange(n, vmin, vmax):
    return (vmax-vmin)*np.random.rand(n) + vmin

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
n = 100
for c, m, zl, zh in [('r', 'o', -50, -25), ('b', '^', -30, -5)]:
    xs = randrange(n, 23, 32)
    ys = randrange(n, 0, 100)
    zs = randrange(n, zl, zh)
    ax.scatter(xs, ys, zs, c=c, marker=m)

ax.set_xlabel('X Label')
ax.set_ylabel('Y Label')
ax.set_zlabel('Z Label')

ax.azim = 200
ax.elev = -45

plt.show()

Надеюсь, это немного поможет!