在Matplotlib中没有坐标轴和网格的情况下绘制3D散点图

介绍

在图形绘制中，常常需要用到3D散点图来展示数据之间的关系，而Matplotlib作为Python的一种数据可视化库，能够实现3D图像的绘制。然而，有些情况下需要绘制一个只有数据散点的图形，而没有坐标轴和网格线，那么该如何实现呢？

本文将介绍如何在Matplotlib中绘制一个没有坐标轴和网格线的3D散点图。

准备工作

在绘制3D散点图之前，我们需要先创建数据。

我们可以使用NumPy来生成一组三维数据，代码如下：

import numpy as np

x = np.random.normal(0, 1, 100)
y = np.random.normal(0, 1, 100)
z = np.random.normal(0, 1, 100)

data = np.array([x, y, z]).T

生成3D散点图

接下来，我们将用Matplotlib来绘制3D散点图。代码如下：

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

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')

ax.scatter(data[:, 0], data[:, 1], data[:, 2], s=20)

plt.show()

运行代码后，可以看到生成了一个有坐标轴和网格线的3D散点图

去除坐标轴与网格线

使用Matplotlib提供的ax.axis('off')命令可以实现去除坐标轴与网格线的功能。同时，我们也可以通过更改视角的方式，让散点图更好地呈现出来。代码如下：

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

fig = plt.figure(figsize=(8, 8))
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')

ax.scatter(data[:, 0], data[:, 1], data[:, 2], s=20)

# 去除坐标轴与网格线
ax.axis('off')

# 修改视角
ax.view_init(elev=45, azim=45)

plt.show()

运行代码，可以看到生成了一个没有坐标轴和网格线的3D散点图