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nuages ​​de points pylab 3D avec projections 2D de données tracées

Solution:

Vous pouvez ajouter des projections 2D de vos données de dispersion 3D en utilisant le plot méthode et en spécifiant zdir:

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x= np.random.random(100)
y= np.random.random(100)
z= np.sin(3*x**2+y**2)

fig= plt.figure()
ax= fig.add_subplot(111, projection= '3d')
ax.scatter(x,y,z)

ax.plot(x, z, 'r+', zdir="y", zs=1.5)
ax.plot(y, z, 'g+', zdir="x", zs=-0.5)
ax.plot(x, y, 'k+', zdir="z", zs=-1.5)

ax.set_xlim([-0.5, 1.5])
ax.set_ylim([-0.5, 1.5])
ax.set_zlim([-1.5, 1.5])

plt.show()

entrez la description de l'image ici

L’autre réponse fonctionne avec matplotlib 0.99, mais les versions 1.0 et ultérieures ont besoin de quelque chose d’un peu différent (ce code a été vérifié avec v1.3.1):

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

x= np.random.random(100)
y= np.random.random(100)
z= np.sin(3*x**2+y**2)

fig= plt.figure()
ax = Axes3D(fig)
ax.scatter(x,y,z)

ax.plot(x, z, 'r+', zdir="y", zs=1.5)
ax.plot(y, z, 'g+', zdir="x", zs=-0.5)
ax.plot(x, y, 'k+', zdir="z", zs=-1.5)

ax.set_xlim([-0.5, 1.5])
ax.set_ylim([-0.5, 1.5])
ax.set_zlim([-1.5, 1.5])

plt.show() 

Vous pouvez voir quelle version de matplotlib vous avez en l’important et en imprimant la chaîne de version :

import matplotlib
print matplotlib.__version__



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