有没有简单的方法在Python中绘制可以旋转的3D散点图？

Question

目前我在用matplotlib来绘制3D散点图，虽然能完成任务，但我找不到方法来旋转图形，以便更好地查看我的数据。

这里有个例子：

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()

我希望能在运行时就能旋转图形，只要能旋转，并且操作简单快速就可以了。

这是对比在对鸢尾花数据集应用PCA后生成的图：
1. mayavi

2. matplotlib

Mayavi让数据可视化更简单，但Matplotlib看起来更专业。而且Matplotlib也更轻量。

Answer 1

首先，你需要明确“更好地查看我的数据”是什么意思……

如果你想要互动地操作图表，可以用鼠标来旋转和放大图形。

如果你只是想通过代码来旋转坐标轴，可以使用 ax.view_init(elev, azim)，其中 elev 和 azim 是你希望从哪个角度（以度为单位）查看图表的高度和方位角。

另外，你也可以使用 ax.elev、ax.azim 和 ax.dist 这些属性来获取或设置当前视角的高度、方位角和距离。

借用这个例子的 源代码：

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()

我们得到了一个不错的散点图：

你可以像这样通过代码旋转坐标轴：

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()

希望这能帮到你一点！

Answer 2

使用mayavi，你可以创建这样的图形：

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()

这个图形界面允许你通过点击并拖动来旋转图形，右键点击并拖动可以放大或缩小图形。