Python 三维散点图可视化随机数据

用 Python 生成三维散点图可视化随机数据

本文将使用 Python 生成 50 组随机数据，并利用 matplotlib 库绘制三维散点图进行可视化展示，直观地呈现数据的空间分布情况。

以下是使用 Python 生成的 50 组随机数据：

(3, 8, 10)
(9, 1, 6)
(2, 5, 7)
(8, 6, 1)
(7, 9, 2)
(5, 4, 7)
(8, 5, 9)
(2, 6, 4)
(3, 10, 1)
(4, 2, 9)
(7, 3, 6)
(1, 5, 4)
(10, 2, 9)
(4, 8, 3)
(5, 7, 10)
(6, 9, 2)
(1, 8, 5)
(2, 7, 6)
(3, 9, 1)
(10, 4, 8)
(7, 1, 3)
(8, 9, 6)
(2, 10, 5)
(4, 7, 3)
(5, 1, 9)
(6, 3, 10)
(1, 4, 8)
(2, 9, 7)
(3, 6, 5)
(10, 8, 1)
(9, 1, 7)
(6, 7, 3)
(5, 8, 4)
(1, 2, 6)
(9, 3, 10)
(7, 6, 8)
(10, 5, 2)
(8, 4, 1)
(3, 2, 9)
(4, 6, 7)
(1, 10, 5)
(2, 8, 3)
(9, 7, 4)
(6, 1, 2)
(5, 3, 8)
(10, 9, 1)
(7, 4, 2)
(8, 2, 5)
(3, 1, 10)
(4, 9, 6)

由于数据是三维的，我们可以使用三维散点图来表示。

下面是使用 matplotlib 库生成的三维散点图：

import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import random

# 生成随机数据
data = []
for i in range(50):
    x = random.randint(1, 10)
    y = random.randint(1, 10)
    z = random.randint(1, 10)
    data.append((x, y, z))

# 绘制散点图
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')

for (x, y, z) in data:
    ax.scatter(x, y, z, c='b', marker='o')

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

plt.show()

运行代码后，会弹出一个窗口，显示生成的三维散点图，如下图所示：

三维散点图