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プロットされたデータの2D投影を使用したpylab3D散布図

単純な3D散布図を作成しようとしていますが、このデータの2D投影も同じ図に表示したいと思います。これにより、3Dプロットでは見づらいかもしれないこれら3つの変数のうちの2つの間の相関関係を示すことができます。

以前どこかでこれを見たのを覚えていますが、再び見つけることができませんでした。

ここにいくつかのおもちゃの例があります：

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

fig= figure()
ax= fig.add_subplot(111, projection= '3d')
ax.scatter(x,y,z)
pythonplot3dscatter-plot
10
Labibah

plotメソッドを使用し、zdirを指定することにより、3D散布データの2D投影を追加できます。

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()

enter image description here

18
Julien Spronck

もう1つの答えはmatplotlib0.99で機能しますが、1.0以降のバージョンでは少し異なるものが必要です（このコードはv1.3.1でチェックされています）。

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()

インポートしてバージョン文字列を出力することで、使用しているmatplotlibのバージョンを確認できます。

import matplotlib
print matplotlib.__version__
2
Noise in the street