При визуализации данных диаграммы рассеяния — популярный способ визуализации взаимосвязей между переменными. В то время как двумерные диаграммы рассеяния используются обычно, трехмерные диаграммы рассеяния предлагают дополнительное измерение для анализа данных. Plotly — это мощная библиотека Python, предоставляющая множество вариантов визуализации, включая трехмерные диаграммы рассеяния. В этой статье мы рассмотрим различные методы создания и настройки трехмерных диаграмм рассеяния в Plotly, а также приведем примеры кода.

Метод 1: базовая трехмерная диаграмма рассеяния
Чтобы создать базовую трехмерную диаграмму рассеяния с помощью Plotly, вам необходимо импортировать необходимые библиотеки и определить точки данных. Вот пример:

import plotly.graph_objects as go
# Define data points
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 1, 5, 3]
z = [3, 1, 4, 2, 5]
# Create a trace
trace = go.Scatter3d(
    x=x,
    y=y,
    z=z,
    mode='markers'
)
# Create a layout
layout = go.Layout(
    title='Basic 3D Scatter Plot'
)
# Create a figure
fig = go.Figure(data=[trace], layout=layout)
# Show the plot
fig.show()

Метод 2: настройка трехмерной точечной диаграммы
Plotly предоставляет различные параметры настройки для улучшения трехмерных точечных диаграмм. Вы можете изменить стиль маркера, добавить цветовые градиенты и настроить метки осей. Вот пример, демонстрирующий некоторые из этих настроек:

import plotly.graph_objects as go
# Define data points
# ...
# Create a trace
trace = go.Scatter3d(
    x=x,
    y=y,
    z=z,
    mode='markers',
    marker=dict(
        size=10,
        color=z,
        colorscale='Viridis',
        opacity=0.8
    )
)
# Create a layout
layout = go.Layout(
    title='Customized 3D Scatter Plot',
    scene=dict(
        xaxis=dict(title='X-axis'),
        yaxis=dict(title='Y-axis'),
        zaxis=dict(title='Z-axis')
    )
)
# Create a figure
fig = go.Figure(data=[trace], layout=layout)
# Show the plot
fig.show()

Метод 3: добавление легенды к трехмерной точечной диаграмме
По умолчанию Plotly не предоставляет легенду для трехмерных точечных диаграмм. Однако вы можете создать обходной путь, добавив несколько трасс с разными цветами и метками. Вот пример:

import plotly.graph_objects as go
# Define data points
# ...
# Create traces with different labels
trace1 = go.Scatter3d(
    x=x,
    y=y,
    z=z,
    mode='markers',
    name='Group 1'
)
trace2 = go.Scatter3d(
    x=x,
    y=y,
    z=z,
    mode='markers',
    name='Group 2'
)
# Create a layout
layout = go.Layout(
    title='3D Scatter Plot with Legend'
)
# Create a figure
fig = go.Figure(data=[trace1, trace2], layout=layout)
# Show the plot
fig.show()

В этой статье мы рассмотрели различные методы создания и настройки трехмерных диаграмм рассеяния в Plotly. Мы начали с базового графика, а затем продемонстрировали, как настраивать маркеры, добавлять цветовые градиенты и настраивать метки осей. Мы также обсудили обходной путь добавления легенды к трехмерной диаграмме рассеяния. С помощью этих методов вы можете создавать потрясающие и информативные трехмерные диаграммы рассеяния для нужд анализа данных.

Включив примеры кода и методы, описанные в этой статье, вы сможете эффективно использовать Plotly для создания и настройки трехмерных диаграмм рассеяния для своих проектов визуализации данных.