В настоящее время я использую matplotlib для построения 3D-разброса, и пока он выполняет свою работу, я не могу найти способ повернуть его, чтобы лучше видеть мои данные.
Вот пример:
import pylab as p
import mpl_toolkits.mplot3d.axes3d as p3
#data is an ndarray with the necessary data and colors is an ndarray with
#'b', 'g' and 'r' to paint each point according to its class
...
fig=p.figure()
ax = p3.Axes3D(fig)
ax.scatter(data[:,0], data[:,2], data[:,3], c=colors)
ax.set_xlabel('X')
ax.set_ylabel('Y')
ax.set_zlabel('Z')
fig.add_axes(ax)
p.show()
Мне нужно решение, которое позволяет мне делать это во время выполнения, но пока я могу повернуть его, и это коротко/быстро, я в порядке с ним.
Здесь сравнение графиков, полученных после применения PCA к набору диафрагмы:
1. майави 
2. matplotlib 
Mayavi упрощает визуализацию данных, но MatPlotLib выглядит более профессионально. Matplotlib также легче.
Используя mayavi, вы можете создать такой график с помощью
import enthought.mayavi.mlab as mylab
import numpy as np
x, y, z, value = np.random.random((4, 40))
mylab.points3d(x, y, z, value)
mylab.show()
Графический интерфейс позволяет вращаться с помощью щелчка и перетаскивания и масштабирования в/в с помощью щелчка правой кнопкой мыши и перетаскивания.
Ну, сначала вам нужно определить, что вы подразумеваете под "лучше видеть мои данные"...
Вы можете поворачивать и приближать изображение на графике с помощью мыши, если вы хотите работать в интерактивном режиме.
Если вы просто хотите программно поворачивать оси, используйте ax.view_init(elev, azim), где elev и azim - это углы высоты и азимута (в градусах), из которых вы хотите просмотреть свой сюжет.
В качестве альтернативы вы можете использовать свойства ax.elev, ax.azim и ax.dist для получения/установки высоты, азимута и расстояния текущей точки обзора.
Заимствуя source из этот пример:
import numpy as np
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import matplotlib.pyplot as plt
def randrange(n, vmin, vmax):
return (vmax-vmin)*np.random.rand(n) + vmin
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
n = 100
for c, m, zl, zh in [('r', 'o', -50, -25), ('b', '^', -30, -5)]:
xs = randrange(n, 23, 32)
ys = randrange(n, 0, 100)
zs = randrange(n, zl, zh)
ax.scatter(xs, ys, zs, c=c, marker=m)
ax.set_xlabel('X Label')
ax.set_ylabel('Y Label')
ax.set_zlabel('Z Label')
plt.show()
Мы получаем приятный график рассеяния:
Вы можете программно поворачивать оси, как показано ниже:
import numpy as np
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import matplotlib.pyplot as plt
def randrange(n, vmin, vmax):
return (vmax-vmin)*np.random.rand(n) + vmin
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
n = 100
for c, m, zl, zh in [('r', 'o', -50, -25), ('b', '^', -30, -5)]:
xs = randrange(n, 23, 32)
ys = randrange(n, 0, 100)
zs = randrange(n, zl, zh)
ax.scatter(xs, ys, zs, c=c, marker=m)
ax.set_xlabel('X Label')
ax.set_ylabel('Y Label')
ax.set_zlabel('Z Label')
ax.azim = 200
ax.elev = -45
plt.show()
Надеюсь, что это поможет!