實(shí)用技巧。

我們的大腦通常最多能感知三維空間，超過三維就很難想象了。盡管是三維，理解起來也很費(fèi)勁，所以大多數(shù)情況下都使用二維平面。不過，我們?nèi)匀豢梢岳L制出多維空間，今天就來用 Python 的 plotly 庫繪制下三維到六維的圖，看看長什么樣。

數(shù)據(jù)我們使用一份來自 UCI 的 真實(shí)汽車數(shù)據(jù)集 ，該數(shù)據(jù)集包括 205 個(gè)樣本和 26 個(gè)特征，從中選擇 6 個(gè)特征來繪制圖形：

Python學(xué)習(xí)交流群：1004391443

基礎(chǔ)工作

安裝好 plotly 包：

pip install plotly

加載數(shù)據(jù)集（文末會提供）：

import pandas as pd

data = pd.read_csv("cars.csv")

下面我們先繪制基礎(chǔ)的二維圖表，使用兩個(gè) RPM 和 Speed 兩個(gè)特征即可：

繪制 2-D 圖

代碼實(shí)現(xiàn)如下：

import plotly

import plotly.graph_objs as go

#繪制散點(diǎn)圖

fig1 = go.Scatter(x=data['curb-weight'],

y=data['price'],

mode='markers')

#繪制布局

mylayout = go.Layout(xaxis=dict(title="curb-weight"),

yaxis=dict( title="price"))

#繪圖 html

plotly.offline.plot({"data": [fig1],

"layout": mylayout},

auto_open=True)

保存為 html 文件打開可以生成交互界面，也可以保存為 png 圖片。

下面增加特征來繪制三維圖。

繪制 3-D 圖

可以 使用 plotly 的 plot.Scatter3D 方法繪制三維圖：

代碼實(shí)現(xiàn)如下：

fig1 = go.Scatter3d(x=data['curb-weight'],

y=data['horsepower'],

z=data['price'],

marker=dict(opacity=0.9,

reversescale=True,

colorscale='Blues',

size=5),

line=dict (width=0.02),

mode='markers')

mylayout = go.Layout(scene=dict(xaxis=dict( title="curb-weight"),

yaxis=dict( title="horsepower"),

zaxis=dict(title="price")),)

plotly.offline.plot({"data": [fig1],

"layout": mylayout},

auto_open=True,

filename=("3DPlot.html"))

如何繪制更高維度的圖呢？顯然無法通過擴(kuò)展坐標(biāo)軸的形式，不過有個(gè)小技巧就是制造一個(gè)虛擬維度，可以用不同顏色、形狀大小、形狀類別來入手。這樣就可以顯示第四個(gè)維度了。

繪制 4-D 圖

下面我們將第四個(gè)變量——車輛油耗（city-mpg）添加到原先的三維圖中，用顏色深淺表示，這樣就繪制出了四維圖?？梢钥吹疆?dāng)其他三個(gè)指標(biāo)（馬力、車身重量、車價(jià)格）越高時(shí)：車輛油耗是越少的。

繪制 5-D 圖

基于這樣的思想，我們還可以通過修改圓形大小再增加一個(gè)維度——發(fā)動機(jī)尺寸（engine-size）變成五維圖：

我們?nèi)匀豢梢员容^容易地地發(fā)現(xiàn)：車越貴，發(fā)動機(jī)尺寸越大這樣的規(guī)律。

繪制 6-D 圖

接著還可以通過更改形狀的方式增加第六個(gè)維度——車門數(shù)，圓形表示四車門，方形表示兩車門。通常兩個(gè)車門的都是昂貴的豪華跑車，在圖中也可以看出方形主要集中在價(jià)格比較高的區(qū)域。

這樣我們就從普通的二維圖擴(kuò)展到了高維圖，當(dāng)然還可以繼續(xù)拓展，不過分辨起來會越來越困難。

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的python slice函数画高维图_Python 绘制 3 维以上的高维图的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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