Python Plotly中3D绘图的多个hover_name

指的是在使用Plotly库进行3D数据可视化时，可以通过设置多个hover_name参数来为图中的数据点添加多个悬停提示信息。

具体而言，hover_name参数用于指定一个列名或一个字符串列表，用于标识每个数据点的悬停提示信息。当鼠标悬停在图中的数据点上时，会显示相应的悬停提示框，其中包含hover_name参数指定的列名或字符串列表中的值。

这种功能在3D数据可视化中非常有用，可以通过添加多个hover_name参数来为数据点提供更多的信息，增强图表的交互性和可读性。

下面是一个使用Python Plotly绘制3D散点图的示例，其中包含多个hover_name参数：

import plotly.express as px
import pandas as pd

# 创建示例数据
data = pd.DataFrame({
    'x': [1, 2, 3, 4, 5],
    'y': [6, 7, 8, 9, 10],
    'z': [11, 12, 13, 14, 15],
    'hover_name1': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E'],
    'hover_name2': ['F', 'G', 'H', 'I', 'J']
})

# 绘制3D散点图
fig = px.scatter_3d(data, x='x', y='y', z='z', hover_name=['hover_name1', 'hover_name2'])

# 显示图表
fig.show()

在上述示例中，数据包含了x、y、z三个维度的数值，以及两个悬停提示信息所对应的列名（hover_name1和hover_name2）。通过将列名列表传递给hover_name参数，可以实现同时显示两个悬停提示信息。

Plotly库提供了丰富的3D绘图功能，可以通过调整参数和样式设置来实现个性化的数据可视化效果。具体的Plotly使用教程和示例可以参考腾讯云的产品文档：Plotly绘图文档。

总结起来，Python Plotly中的多个hover_name参数允许在3D绘图中为数据点添加多个悬停提示信息，提供更全面的数据展示和交互体验。