Python 3D 散点图：自定义颜色、大小和透明度

使用 Python 3D 散点图自定义颜色、大小和透明度

本文将介绍如何使用 Python 3D 散点图，并展示如何通过调整颜色、大小和透明度来定制数据可视化。

示例代码：

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

# 加载数据
pre = pd.read_excel('待测.xlsx', header=None)
pre = pre.values

# 预测结果
pre_results = np.zeros([8])
for i in range(8):
    x = pre[i, 0]
    y = pre[i, 1]
    pre_results[i] = popt[0] * x + popt[1] * y + popt[2]

# 创建 3D 图形
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')

# 绘制散点图，自定义颜色
ax.scatter(pre[:, 0], pre[:, 1], pre_results, marker='.', c='blue')

# 设置坐标轴标签
ax.set_zlabel('厚度（mm）', fontsize=13)
plt.xlabel('接收距离(cm)', fontsize=13)
plt.ylabel('热风速度(r/min)', fontsize=13)

# 显示图形
plt.show()

# 保存预测结果
np.savetxt('厚度预测结果.csv', pre_results, delimiter=',')

代码解释：

1. 修改颜色：

   • 在 ax.scatter() 函数中，将参数 c 的值改为所需的颜色，例如 c='blue' 表示将散点的颜色设置为蓝色。

2. 调整散点大小：

   • 通过调整参数 s 可以改变散点的大小，例如 s=10 表示散点的大小为 10。

3. 调整散点透明度：

   • 通过调整参数 alpha 可以改变散点的透明度，例如 alpha=0.5 表示散点的透明度为 0.5。

示例代码：

# 调整散点颜色、大小和透明度
ax.scatter(pre[:, 0], pre[:, 1], pre_results, marker='.', c='green', s=5, alpha=0.7)

总结：

通过调整 ax.scatter() 函数的参数 c、s 和 alpha，您可以轻松地自定义 3D 散点图的颜色、大小和透明度，从而更好地展示您的数据。

希望本教程对您有所帮助！