Python的Plotly庫對於數據可視化和簡單,輕鬆地理解數據非常有用。繪圖圖形對象是繪圖的高級接口,易於使用。
plotly.express.scatter_3d()函數
此函數用於創建3D散點圖,可與 Pandas DataFrame 一起使用。散點圖中3D空間中的符號標記代表數據幀的每一行。
用法:plotly.express.scatter_3d(data_frame=None, x=None, y=None, z=None, color=None, symbol=None, size=None, text=None, hover_name=None, hover_data=None, custom_data=None, error_x=None, error_x_minus=None, error_y=None, error_y_minus=None, error_z=None, error_z_minus=None, animation_frame=None, animation_group=None, category_orders={}, labels={}, size_max=None, color_discrete_sequence=None, color_discrete_map={}, title=None, template=None, width=None, height=None)
參數:
data_frame:需要為列名傳遞DataFrame或array-like或dict。
x,y,z:此參數可以是data_frame中的列的名稱,也可以是pandas Series或數組對象。來自此列或數組的值分別用於在笛卡爾坐標中沿x,y和z軸定位標記。
color:此參數將顏色分配給標記。
symbol:此參數用於將符號分配給標記。它可以是data_frame中列的名稱,也可以是pandas Series或數組對象。
size:此參數用於分配標記大小。它可以是data_frame中列的名稱,也可以是pandas Series或數組對象。
hover_name:該列或數組中的值在懸停工具提示中以粗體顯示。
hover_data:此參數用於在懸停工具提示或具有布爾值或格式設置字符串的元組中作為第一個元素出現,而list-like數據在懸停工具中作為第二個元素出現在這些元素中,這些列中的值在懸停工具提示中作為額外數據出現。
範例1:
Python3
# Python program to demonstrate 3D scatter
# plot
import plotly.express as px
df = px.data.tips()
plot = px.scatter_3d(df, x = 'day',
y = 'total_bill',
z='sex')
plot.show()
輸出:
範例2:使用顏色參數
Python3
# Python program to demonstrate scatter
# plot
import plotly.express as px
df = px.data.tips()
plot = px.scatter_3d(df, x = 'day',
y = 'total_bill',
z = 'sex',
color = 'time')
plot.show()
輸出:
範例3:
Python3
# Python program to demonstrate scatter
# plot
import plotly.express as px
df = px.data.tips()
plot = px.scatter_3d(df, x = 'day',
y = 'total_bill',
z = 'sex',
color = 'time',
symbol = 'total_bill')
plot.show()
輸出:
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注:本文由純淨天空篩選整理自deepanshumehra1410大神的英文原創作品 plotly.express.scatter_3d() function in Python。非經特殊聲明,原始代碼版權歸原作者所有,本譯文未經允許或授權,請勿轉載或複製。