导读：今天首席CTO笔记来给各位分享关于python能做多少维的图的相关内容，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！
python 三维图如何制作图例？
你如果使用的是matplotlib的话可以直接调用plot3这类专门构建3d的图
python或matlab画二维随机数组的密度分布曲面图
请输入您的回答... 明：python中用pdf_multivariate求解多维密度分布，然后用plot_surface画三维曲面图；另外用matlab也
python\"高维数据\"可视化用什么库
常见的Python可视化库有哪些？
Matplotlib
Matplotlib是一个Python 2维绘图库，已经成为Python中公认的数据可视化工具，通过Matplotlib你可以很轻松地画一些或简单或复杂地图形，几行代码即可生成线图、直方图、功率谱、条形图、错误图、散点图等等。
Seaborn
Seaborn是基于Mtplotlib产生的一个模块，专攻于统计可视化，可以和pandas进行无缝链接，使初学者更容易上手。相对于Matplotlib，Seaborn语法更简洁，两者关系类似于NumPy、和Pandas之间的关系。
HoloViews
HoloViews是一个开源的Python库，可以用非常少的代码行中完成数据分析和可视化，除了默认的Matplotlib后端外，还添加了一个Bokeh后端。Bokeh提供了一个强大的平台，通过结合Bokeh提供的交互式小部件，可以使用HTML5 canvas和WebGL快速生成交互性和高维可视化，非常适合于数据的交互式探索。
Altair
Altair是Python的一个公认的统计可视化库，它的API简单、友好、一致，并建立在强大的vega-lite（交互式图形语法）之上。Altair API不包含实际的可视化呈现代码，而是按照vega-lite规范发出JSON数据结构。由此产生的数据可以在用户界面中呈现，这种优雅的简单性产生了漂亮且有效的可视化效果，且只需很少的代码。
ggplot
ggplot是基于R的ggplot2和图形语法的Python的绘图系统，实现了更少的代码绘制更专业的图形。
它使用一个高级且富有表现力的API来实现线，点等元素的添加，颜色的更改等不同类型的可视化组件的组合或添加，而不需要重复使用相同的代码，然而这对那些试图进行高度定制的的来说，ggplot并不是最好的选择，尽管它也可以制作一些非常复杂、好看的图形。
Bokeh
Bokeh是一个Python交互式可视化库，支持现代化Web浏览器展示。它提供风格优雅、简洁的D3.js的图形化样式，并将此功能扩展到高性能交互的数据集，数据流上。使用Bokeh可以快速便捷地创建交互式绘图、仪表板和数据应用程序等。
Bokeh能与NumPy、Pandas，Blaze等大部分数组或表格式的数据结构完美结合。
python多维数据怎么绘制散点图
python matplotlib模块，是扩展的MATLAB的一个绘图工具库。他可以绘制各种图形，可是最近最的一个小程序，得到一些三维的数据点图，就学习了下python中的matplotlib模块，如何绘制三维图形。
初学者，可能对这些第三方库安装有一定的小问题，对于一些安装第三方库经验较少的朋友，建议使用 Anaconda ，集成了很多第三库，基本满足大家的需求，下载地址，对应选择python 2.7 或是 3.5 的就可以了（PS：后面的demo是python2.7）：
首先提醒注意，以下两个函数的区别：
ax.plot_surface(X, Y, Z, rstride=1, cstride=1, cmap=\'rainbow\') #绘面1
和
ax.scatter(x[1000:4000],y[1000:4000],z[1000:4000],c=\'r\') #绘点1
1、绘制3D曲面图
# -*- coding: utf-8 -*-\"\"\"
Created on Thu Sep 24 16:17:13 2015
@author: Eddy_zheng
\"\"\"from matplotlib import pyplot as pltimport numpy as npfrom mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
fig = plt.figure()
ax = Axes3D(fig)
X = np.arange(-4, 4, 0.25)
Y = np.arange(-4, 4, 0.25)
X, Y = np.meshgrid(X, Y)
R = np.sqrt(X**2 + Y**2)
Z = np.sin(R)# 具体函数方法可用 help(function) 查看，如：help(ax.plot_surface)ax.plot_surface(X, Y, Z, rstride=1, cstride=1, cmap=\'rainbow\')
plt.show()1234567891011121314151617181920212223
效果展示：
2、绘制三维的散点图（通常用于表述一些数据点分布）
4a.mat 数据地址，找到4a.mat 下载即可:
# -*- coding: utf-8 -*-\"\"\"
Created on Thu Sep 24 16:37:21 2015
@author: Eddy_zheng
\"\"\"import scipy.io as sio
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3Dimport matplotlib.pyplot as plt
mat1 = \'4a.mat\' #这是存放数据点的文件，需要它才可以画出来。上面有下载地址data = sio.loadmat(mat1)
m = data[\'data\']
x,y,z = m[0],m[1],m[2]
ax=plt.subplot(111,projection=\'3d\') #创建一个三维的绘图工程#将数据点分成三部分画，在颜色上有区分度ax.scatter(x[:1000],y[:1000],z[:1000],c=\'y\') #绘制数据点ax.scatter(x[1000:4000],y[1000:4000],z[1000:4000],c=\'r\')
ax.scatter(x[4000:],y[4000:],z[4000:],c=\'g\')
ax.set_zlabel(\'Z\') #坐标轴ax.set_ylabel(\'Y\')
ax.set_xlabel(\'X\')
plt.show()123456789101112131415161718192021222324252627
效果：
上面就是学习区分了下两个函数，当时还被小困惑了下，希望对大家有所帮助。其实里面还有好多参数设置，比如说改变颜色，包括绘制点图的点的形状等都是可以改变的，有需要的大家可以自己看看这个函数，学习下(help(对应的function))。
版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。Eddy_zheng
结语：以上就是首席CTO笔记为大家介绍的关于python能做多少维的图的全部内容了，希望对大家有所帮助，如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。
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