三维散点图

三维散点图（3D Scatter Plot）是一种用于展示三维数据的图表。与二维散点图类似，三维散点图通过点在三维空间中的位置来表示数据点的三个特征。每个点在 x、y 和 z 轴上的位置对应于该点的三个属性值。这种图表特别适用于展示具有三维特征的数据集，有助于更直观地观察数据点之间的关系和分布。

三维散点图的用途

1. 多维数据展示：可以展示具有三个变量的数据集，使得对这些变量之间的关系进行直观分析。
2. 聚类分析：可以识别和观察数据中的聚类现象。
3. 模式识别：通过三维空间中的分布，可以识别出数据中的模式和异常点。

效果

代码

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 示例数据
x = np.random.randn(100)
y = np.random.randn(100)
z = np.random.randn(100)

# 创建三维散点图
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
ax.scatter(x, y, z, c='r', marker='o')
ax.set_xlabel('X Label')
ax.set_ylabel('Y Label')
ax.set_zlabel('Z Label')
plt.title('3D Scatter Plot')
plt.show()