在数据可视化领域，三维图形是一种强大的工具，可以展示数据之间的复杂关系和结构。Python语言拥有丰富的数据可视化库，其中Plotly是一款流行的工具，提供了绘制高质量三维图形的功能。本文将介绍如何使用Python和Plotly来绘制各种类型的3D图形，并给出代码实例。
python三维图表的绘制算是二维图表的一个进阶版本，本质上和二维图表的绘制并无差别，唯一的区别在于使用的库略有差异。
我们的大脑通常最多能感知三维空间，超过三维就很难想象了。尽管是三维，理解起来也很费劲，所以大多数情况下都使用二维平面。
平常我们看到的物体一般是三维空间中的立体图形，今天跟大家一起来学习用Python绘制立体图形。
该系列文章是讲解Python OpenCV图像处理知识，前期主要讲解图像入门、OpenCV基础用法，中期讲解图像处理的各种算法，包括图像锐化算子、图像增强技术、图像分割等，后期结合深度学习研究图像识别、图像分类应用。希望文章对您有所帮助，如果有不足之处，还请海涵~
以下文章来源于pythonic生物人 ，作者pythonic生物人 Python拥有很多优秀的三维图像可视化工具，主要基于图形处理库WebGL、OpenGL或者VTK。 这些工具主要用于大规模空间标量数据、向量场数据、张量场数据等等的可视化，实际运用场景主要在海洋大气建模、飞机模型设计、桥梁设计、电磁场分析等等。 工具背后的算法逻辑非常复杂，由于小编是非专业的，不敢造次 。 本文简单介绍几个Python三维图像可视化工具，工具都有大量demo、完善的使用文档、功能非常强大，系统学习请戳文中链接。 pyv
接下来就可以使用ax的plot()方法绘制三维曲线、plot_surface()方法绘制三维曲面、scatter()方法绘制三维散点图或bar3d()方法绘制三维柱状图了。
1. 相信使用过MATLAB的朋友都知道，二维曲线的绘制（plot命令）可以画出具有相同向量长度的（X,Y），如果X,Y 的长度不一致，使用plot命令时就会报错。
Matlab 绘制三维动态心形 It’s OK to send a pic to…
在VR和AR领域，这一改变将会使其更加灵活的形成全息图。 近日，加州理工学院的研究小组利用硅柱开发了一种新方法，推翻了此前在一个平面上只能投射一张三维图像（全息图）的工程技术。 全息图指的就是三维的立体图像。从技术上去构造全息图，首先我们需要用全景相机将被摄物体记录在高分辨率的全息胶片上；随后用激光照射，胶片前后方就可以出现原景物的立体影像。 与传统图像不同的是，全息图包含了被记录物体的尺寸、形状、亮度和对比度等信息，其中这些信息在胶片上的记录形式是以干涉条纹形式存在的。 值得指出的是，当激光照射胶片形成三
在Matlab中，三维图形有：三维曲线、三维网格以及三维曲面，分别对应函数：plot3、mesh和surf，本篇将介绍些常规使用以及一些三维图形的处理。
Matplotlib 最初设计时只考虑了二维绘图。在 1.0 版本发布时，一些三维绘图工具构建在 Matplotlib 的二维显示之上，结果是一组方便（但是有限）的三维数据可视化工具。通过导入mplot3d工具包来启用三维绘图，它包含在主要的 Matplotlib 安装中：
主成分分析（Principal Component Analysis，PCA），是一种降维方法，也是在文章发表中常见的用于显示样本与样本之间差异性的计算工具。在上一次教程中，我们教大家如何绘制二维主成分分析图，不过有时候二维的平面没有办法展示出样本之间的差异，所以需要用更多维度，比如三维主成分分析图来展示。今天的教程，我们以一篇发表在Blood (IF = 16.562)上的文章为例进一步解读PCA的图形绘制。在这个实例中，通过对芯片表达谱数据进行PCA分析，观察前三个PC(PC1, PC2, PC3)，可以看出细胞按照不同来源：peripheral blood (PB)，bone marrow (BM), 和lymph nodes (LN)分成三组。
不论是数据挖掘还是数学建模，都免不了数据可视化的问题。对于 Python 来说，matplotlib 是最著名的绘图库，它主要用于二维绘图，当然也可以进行简单的三维绘图。它不但提供了一整套和 Matlab 相似但更为丰富的命令，让我们可以非常快捷地用 python 可视化数据。
作者：Adrian Tam, Ray Hong, Jinghan Yu, Brendan Artley 翻译：汪桉旭校对：吴振东 本文约3300字，建议阅读5分钟本文教你了解了如何使用主成分分析来可视化数据。 标签：主成分分析 主成分分析是一种无监督的机器学习技术。可能它最常见的用处就是数据的降维。主成分分析除了用于数据预处理，也可以用来可视化数据。一图胜万言。一旦数据可视化，在我们的机器学习模型中就可以更容易得到一些洞见并且决定下一步做什么。 在这篇教程中，你将发现如何使用PCA可视化数据，并且使用可视化
更多参考用python的matplotlib包绘制热度图，pyHeatMap：使用Python绘制热图的库。
三维图像是一种特殊的信息表达形式，其特征是表达的空间中三个维度的数据。和二维图像相比，三维图像借助第三个维度的信息，可以实现天然的物体-背景解耦。除此之外，对于视觉测量来说，物体的二维信息往往随射影方式而变化，但其三维特征对不同测量方式具有更好的统一性。与相片不同，三维图像时对一类信息的统称，信息还需要有具体的表现形式。其表现形式包括：深度图（以灰度表达物体与相机的距离），几何模型（由CAD软件建立），点云模型（所有逆向工程设备都将物体采样成点云）。可见，点云数据是最为常见也是最基础的三维模型。点云模型往往由测量直接得到，每个点对应一个测量点，未经过其他处理手段，故包含了最大的信息量。然而，这些信息隐藏在点云中需要以其他提取手段将其萃取出来，提取点云中信息的过程则为三维图像处理。
在普通的matplotlib的三维投影中，我们似乎并不能获得我们想要的结果，尤其是视觉上的，虽然倾斜了图形，但是文字等标注仍然是二维的，例如下面这张图片：
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强大的画图功能是Matlab的特点之中的一个，Matlab提供了一系列的画图函数，用户不须要过多的考虑画图的细节，仅仅须要给出一些基本參数就能得到所需图形，这类函数称为高层画图函数。此外，Matlab还提供了直接对图形句柄进行操作的低层画图操作。这类操作将图形的每一个图形元素（如坐标轴、曲线、文字等）看做一个独立的对象，系统给每一个对象分配一个句柄，能够通过句柄对该图形元素进行操作，而不影响其它部分。
强大的绘图功能是Matlab的特点之一，Matlab提供了一系列的绘图函数，用户不需要过多的考虑绘图的细节，只需要给出一些基本参数就能得到所需图形，这类函数称为高层绘图函数。此外，Matlab还提供了直接对图形句柄进行操作的低层绘图操作。这类操作将图形的每个图形元素（如坐标轴、曲线、文字等）看做一个独立的对象，系统给每个对象分配一个句柄，可以通过句柄对该图形元素进行操作，而不影响其他部分。
学过Python的小伙伴都会知道，Matplotlib是Python生态最好用的可视化工具库，吹爆也不为过。👍 Matplotlib作为高度定制化的绘图工具，它能让使用者很轻松地将数据图形化，并且提供多样化的输出格式。 只要你使用Python编程便可完美绘制二维统计图表、三维图表、动态图表、交互图表，甚至可以编辑图片，修改各种元素。📊 刚接触Matplotlib的小伙伴可能无法绘制出好看的图，这里建议使用内置的style风格，只需要一行代码便可以让图表变得好看。🤩 Matplotlib提供了几十种图表样式，
Matplotlib 是一个功能强大的 Python 库，用于创建各种类型的图表和可视化。无论您是数据科学家、工程师还是研究人员，Matplotlib 都可以帮助您以直观的方式探索数据并传达结果。在本文中，我们将提供一个完整的指南，介绍如何使用 Matplotlib 创建基本的图表，包括折线图、散点图、柱状图和饼图。
plot3是三维画图的基本函数，绘制的是最为主要的3D曲线图，最主要的调用格式是：
Matplotlib 也可以绘制 3D 图像，与二维图像不同的是，绘制三维图像主要通过 mplot3d 模块实现。但是，使用 Matplotlib 绘制三维图像实际上是在二维画布上展示，所以一般绘制三维图像时，同样需要载入 pyplot 模块。 mplot3d 模块下主要包含 4 个大类，分别是： mpl_toolkits.mplot3d.axes3d() mpl_toolkits.mplot3d.axis3d() mpl_toolkits.mplot3d.art3d() mpl_toolkits.mpl
今天给大家介绍的是ICLR 2022 Poster的文章《Spherical Message Passing for 3D Molecular Graphs》。作者在此工作中考虑了三维分子图的表示学习，其中每个原子与三维的空间位置相关联。这是一个尚未得到充分探索的研究领域，目前还缺乏一个有效的信息传递框架。在这项工作中，作者在球坐标系(SCS)中进行了分析，以完整地识别三维图结构。基于此观察，作者提出了球形信息传递(SMP)作为一种新的和强大的三维分子学习方案。SMP显著降低了训练的复杂性，使其能够在大规模分子上有效地执行。此外，SMP能够区分几乎所有的分子结构，而未覆盖的案例在实际中可能并不存在。基于有意义的基于物理的三维信息表示，作者进一步提出了用于三维分子学习的SphereNet。实验结果表明，在SphereNet中使用有意义的三维信息可以显著提高预测任务的性能。结果还证明了SpherNet在可靠性、效率方面的优势。
R语言在可视化方面的地位是毋庸置疑的，但是呢相对于MatalabR语言在三维图形的展示上存在一定的劣势。当然，作为大众的免费软件，指定不服，很多人为此也基于R语言开发了一些相应的三维图的绘制包，像rgl，gg3D，plot3D，scatterplot3d等，我们今天就介绍一下其中的scatterplot3d。
另外一种能够把二维图升高一个维度的方法就是热图，这种方法同样很厉害并且色彩也比较丰富。
在单细胞PCA降维结果理解以及细胞聚类分群及其可视化中，除了有PCA以及聚类分群结果的可视化以外，都展示了一下UMAP图
无论是擎天柱、伊娃和瓦力或是今年大火的大白，电影中人类往往把机器想象成无所不能的“超人”，但现实呢？人类一些听、看、触摸、感知世界等最基本的能力，对机器而言都有难度，比如——视觉。或许你会说“摄像头”就是机器之眼呀，但过去摄像头的核心作用只有一个：记录影像。李彦宏在2012年KDD（知识发现世界年会）上提出9大待解技术问题之一，“基于内容的的视觉搜索”指的就是这一技术难题。而现在百度率先实现了计算机视觉领域“三维识图”技术的突破，这个难题离彻底解决又迈出了关键一步。 计算机看见的世界与人眼有何不同？ 目前
三维数据可视化 1.三维图形 plot3(x,y,z):其中参数x,y和z都是具有相同的维数的向量或者矩阵 mesh()绘制三维网格图 surf()绘制彩色的三维曲面图 2.特殊三维绘图 cylind
meshc 函数参考文档 :https://ww2.mathworks.cn/help/matlab/ref/meshc.html
本文通过Dyson Web数据采集器实现对Betalist的网络数据爬取，并通过简单的统计分类，对近年来发布在Betalist的创业项目进行了统计分析。
绘制三维图像 : 调用 plot3 函数 , 绘制三维图像 , 传入的三个参数是 x,y,z 轴变量 ;
很多人都提到了这一句，逻辑回归，虽然名字里有“回归”，但逻辑回归实际上是用于解决二分类（binary classification）问题的分类算法。它通过一个逻辑函数（sigmoid函数）将线性回归的输出值映射到一个(0, 1)之间的概率值，从而实现分类任务。
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GCN与CNN有很多相似之处。GCN的卷积思想也是基于CNN卷积的优秀表现所提出的，。GCN由于其表达形式和卷积方法特殊性，在节点分类任务(引文网络)中，只有简单的3-4层可以把任务完成的很好。但是对于一些其他的的任务，可能浅层的网络模型没有办法很好的处理数据。但是当把GCN的层数增多之后，会出现梯度消失和over-smoothing的问题，与当时CNN的层数加深出现的问题相似，因此自然想到了应用在CNN上的方法迁移到GCN上。
大数据文摘作品 编译：HAPPEN、于乐源、小鱼 一位乐于分享学生精彩笔记的大学教授对于扫描版的文件非常不满意——颜色不清晰并且文件巨大。他因此用python自己写了一个小程序来解决这个问题。 这个程序可以用来整理手写笔记的扫描件哦，输出的图片不仅很清晰，而且文件大小只有100多KB！ 先来看一个例子： 左：输入扫描件（300 DPI，7.2MB PNG/790KB JPG.）右：输出图片（300 DPI，121KB PNG）。 如果你急于上手操作，可以直接查看Github repo中的代码，或跳到本文结果
>> plot3(20*sin(t), 20*cos(t), t, 'r', 'linewidth', 2);
图层相当于图纸绘图中使用的重叠图纸，创建和命令图层，并为这些图层指定通用特性。通过将对象分类放到各自的图层中，可以快速有效地控制对象的显示以及其进行更改。（例如墙体或标注）
细节决定成败，细节体现专业。分析专业的图表，无一不是对细节追求完美，将细节处理到极致。然而这些细节正是普通人容易忽视的地方，避开这些图表制作误区，能有效提升图表专业性。
█ 本文译自 Wolfram 首席科学家 Michael Trott 2017年2月23日的 Wolfram 博客文章：How Many Animals and Arp-imals Can One F
2021年3月，十四五规划中首次提及元宇宙，指出需要加强元宇宙底层核心技术基础能力的前瞻研发，推进深化感知交互的新型终端研制和系统化的虚拟内容建设，探索行业应用。2022年，北京、上海、浙江、广东等31个省市颁布了元宇宙相关的支持性政策，元宇宙热度持续攀升。
(1)阅读教材有关三维图形变换原理，运行示范实验代码，掌握OPENGL程序三维图形变换的方法； (2)阅读实验原理，运行示范实验代码，理解掌握OpenGL程序的模型视图变换。 (3)请分别调整观察变换矩阵、模型变换矩阵和投影变换矩阵的参数，观察变换结果； (4)掌握三维观察流程、观察坐标系的确定、世界坐标系与观察坐标系之间的转换、平行投影和透视投影的特点，观察空间与规范化观察空间的概念。理解OpenGL图形库下视点函数、正交投影函数、透视投影函数。理解三维图形显示与观察代码实例。
饼图一般用来表示百分比，绘制时，数据尽量转换成百分比的格式。 普通的饼图太简单，下面有两种方式提高逼格。
如果有一个包含10名学生的教室，这些学生获得的分数的百分比是75，58，90，87，50，85，92，75，60和95，使用这个数据，我们将绘制条形图。
1．plot()函数 plot函数用于绘制二维平面上的线性坐标曲线图，要提供一组x坐标和对应的y坐标，可以绘制分别以x和y为横、纵坐标的二维曲线。 例:
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