极客笔记在Matplotlib中绘制具有不同标记大小的3D投影散点图
Matplotlib是一个强大的Python数据可视化库，可以绘制各种类型的图表。其中，3D散点图是一种广泛用于数据可视化的图表形式。本文将介绍如何在Matplotlib中绘制具有不同标记大小的3D投影散点图，该散点图可以帮助我们更好地理解数据并进行更好的分析。
准备工作
首先安装Matplotlib，我们可以使用Python的包管理工具pip来安装Matplotlib，执行以下命令：
pip install matplotlib
在成功安装Matplotlib后，可以创建一个简单的3D散点图。我们使用实际数据中的随机数据来展示，以下是一个示例代码块：
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
# 随机生成数据
x = np.random.normal(0, 1, 100)
y = np.random.normal(0, 1, 100)
z = np.random.normal(0, 1, 100)
ax.scatter(x, y, z)
plt.show()
这将生成一个具有50个点的简单3D散点图。
自定义标记大小
为了使我们的散点图更加丰富，我们可以自定义每个数据点的标记大小。在Matplotlib中，可以使用点的大小来表示数据的另一个特征。我们可以将散点的大小设置为一个可遍历的列表，该列表中的元素将直接与每个点对应。以下是一个相应的示例代码块：
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
# 随机生成数据和标记大小
x = np.random.normal(0, 1, 100)
y = np.random.normal(0, 1, 100)
z = np.random.normal(0, 1, 100)
s = np.random.normal(25, 15, 100)
ax.scatter(x, y, z, s=s)
plt.show()
这里我们使用了numpy.random模块生成了一个大小为100的标记大小列表。现在，每个点的大小都不同，并且可以直接与点的位置关联。
变量标记大小
上面介绍的示例图中每个点的标记大小都是固定的。但有时候我们需要根据数据的某些特征打造可变的标记大小。在Matplotlib中，可以使用Norm类对散点大小进行规范化，下面是一个相应的示例代码块：
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
from matplotlib.colors import Normalize
import matplotlib.cm as cm
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
# 随机生成数据和标记大小
x = np.random.normal(0, 1, 100)
y = np.random.normal(0, 1, 100)
z = np.random.normal(0, 1, 100)
s = np.random.normal(0, 1, 100)
# 计算标记大小和颜色标准化
norm = Normalize(vmin=np.min(s), vmax=np.max(s))
cmap = cm.ScalarMappable(norm=norm, cmap=cm.Reds)
# 绘制点
for xi, yi, zi, si in zip(x, y, z, s):
ax.scatter([xi], [yi], [zi], s=si*100, color=cmap.to_rgba(si))
plt.show()
在这个示例中，我们使用了Normalize类来规范化标记大小，该类将标记大小转换为0到1之间的取值范围。这里的cmap使用了ScalarMappable类和cm.Reds色彩映射，用于为每个标记指定颜色。由于标记大小已经规范化，因此我们需要将其乘以某个常数（这里是100），以便在实际图表中呈现适当的大小。
完整示例
现在，我们将上面的几个示例组合在一起，以创建一个完整的具有不同标记大小的3D投影散点图。
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
from matplotlib.colors import Normalize
import matplotlib.cm as cm
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
# 随机生成数据和标记大小
x = np.random.normal(0, 1, 100)
y = np.random.normal(0, 1, 100)
z = np.random.normal(0, 1, 100)
s = np.random.normal(0, 1, 100)
# 计算标记大小和颜色标准化
norm = Normalize(vmin=np.min(s), vmax=np.max(s))
cmap = cm.ScalarMappable(norm=norm, cmap=cm.Reds)
# 绘制点
for xi, yi, zi, si in zip(x, y, z, s):
ax.scatter([xi], [yi], [zi], s=si*100, color=cmap.to_rgba(si))
plt.show()
在这个示例中，我们生成了100个随机数据点，每个点都与一个随机标记大小相关。这里我们使用Norm类来规范化标记大小，使用ScalarMappable类和cm.Reds颜色映射来处理标记颜色。绘制的结果为一个具有不同标记大小和颜色的3D投影散点图。
结论
在Matplotlib中绘制3D投影散点图是一项非常有用的任务，可以帮助我们更好地理解数据并进行更好的分析。我们可以使用Matplotlib库创建具有不同标记大小的3D投影散点图，使用点的大小来表示数据的另一个特征。在Matplotlib中，可以使用Norm类、ScalarMappable类和颜色映射来控制标记大小和颜色，使图像更具有信息性和可读性。