在 LuckyTemplates 中使用 Python 創建 3D 散點圖

在本教程中，您將學習如何在 LuckyTemplates 中使用 Python 創建三維 (3D) 散點圖。是一種廣泛用於數據分析和可視化的編程語言。它是創建交互式繪圖和圖表的強大工具。您可以在本博客底部觀看本教程的完整視頻。

3D 散點圖是三維圖形上數據點的可視化表示。它對於顯示三個變量之間的關係很有用，可用於識別數據中的模式和趨勢。

到本博客結束時，您將能夠創建如下所示的 3D 散點圖：

生成的圖表將有一個內置的切片器，允許您在不同的數據層之間進行選擇。該示例使用了由胡蘿蔔大小、價格和鑽石深度組成的鑽石數據集。

目錄

• 在 Python 中構建數據集和變量
• 在 Python 中創建 3D 散點圖圖形
• 啟用散點圖的交互性
• 將 3D 散點圖從 Python 導入到 LuckyTemplates
• 在 LuckyTemplates 中添加維度過濾器
• 結論

在 Python 中構建數據集和變量

打開你的Jupyter 筆記本。

第一步是導入包。對於此示例，使用了 pandas、numpy、seaborn、matplotlib.plypot 和 Axes3D 包。它們被保存為變量，使它們更容易在代碼中使用。

pandas和numpy包是數據操作的基礎。seaborn是 Python 中的一個數據可視化庫，它提供了一個高級接口來繪製有吸引力和信息豐富的統計圖形。

matplotlib.plypot包是 Python 中的數據可視化庫，用於在 Python 中創建各種靜態、動畫和交互式可視化。最後，Axes3D包允許您將圖形轉換為 3 維圖形。

導入包後，下一步是加載數據集。在本例中，使用了 seaborn 鑽石數據集並將其保存為變量df。

如果您想查看數據集的外觀，請創建另一個單元格並運行df.head()。然後，您將能夠看到鑽石數據集中的維度和指標。

要設置圖表的 x、y 和 z 變量，請遵循語法variable = dataset['dimension']，如下所示：

在 Python 中創建 3D 散點圖圖形

要創建 3D 圖，請使用matplotlib變量。然後在括號內，選擇您要自定義的圖表指標。

例如，如果要格式化圖形大小，則需要使用figsize指標，然後指定所需的大小。

要定義軸，請使用 Axes3D 數據集並將“fig”變量封裝在括號內。這樣做會將此變量轉換為函數。然後，使用fig.add_axes( )函數將您定義的軸添加到圖中。

運行代碼時，您將得到一個空白的 3D 圖形。

要創建散點圖，請使用散點函數並寫入您之前定義的三個軸。

如果您運行代碼，您現在將獲得一個基本的 3D 散點圖。

如果您想對散點圖進行格式更改，請返回到最新的代碼行。在最後一個軸之後，按SHIFT+TAB。這將打開一個下拉菜單，其中包含您可以對圖執行的不同格式更改的列表。

您可以定義每個軸的顏色、大小和形狀。cmap選項允許您為所有軸選擇一個顏色主題，而不是一個一個地指定它們。

您還可以按照以下語法添加軸標籤：

散點圖的格式完全取決於您希望最終圖形的外觀。當您運行此示例中的代碼時，它將顯示如下：

啟用散點圖的交互性

下一步是使 3D 散點圖具有交互性。請注意，此功能僅在 jupyter notebook 中可用。

要使圖形具有交互性，請使用%matplotlib notebook命令。

運行代碼時，您會看到散點圖現在添加了控件，允許您更改圖形的視角和大小。

除了控件之外，還有關於特定繪圖點的 x、y、z 位置的信息，具體取決於鼠標光標的放置位置。

如果您希望散點圖在您運行時以特定視點顯示，您可以使用ax.azim或ax.elev命令。

將 3D 散點圖從 Python 導入到 LuckyTemplates

對散點圖的外觀感到滿意後，下一步就是將其從 jupyter notebook 導入 LuckyTemplates。

打開LuckyTemplates 桌面並轉到主頁選項卡。選擇獲取數據 > 更多。

在獲取數據嚮導中，查找Python 腳本選項，然後單擊連接。

從 Jupyter notebook 中的數據集中復制代碼並將其粘貼到 LuckyTemplates 的腳本文本框中。然後，點擊確定。

單擊數據集並選擇加載。

現在可以在 LuckyTemplates 的“字段”窗格下看到來自 Python 代碼的數據集。

要以視覺形式呈現它們，請單擊Visualization 窗格下的Python visual選項，然後啟用script visuals。

接下來，從“字段”窗格中選擇要在散點圖中顯示的數據。建議引入所有數據，因為它允許你擴展數據集並啟用 LuckyTemplates 中可用的其他功能。

完成後，返回您的 Jupyter notebook 並複制您的代碼（不包括視點）。將其粘貼到LuckyTemplates 的Python腳本編輯器中。

在運行代碼之前，您需要進行一些更改。由於 LuckyTemplates 中的數據集默認稱為數據集，因此您需要註釋掉 df 變量，並將 df 指定為數據集。

最後，編寫plt.show( )函數，以便可以在 LuckyTemplates 桌面中查看散點圖。

這就是你的 3D 散點圖在 LuckyTemplates 中的樣子。

在 LuckyTemplates 中添加維度過濾器

LuckyTemplates 的偉大之處在於它允許您進行動態可視化。您可以將維度過濾器添加到 3D 散點圖，以便您可以控制在可視化中顯示哪些數據。

將您選擇的字段拖到 LuckyTemplates 畫布中，然後使用“可視化”窗格中的“切片器”選項將其轉換為篩選器。

3D 繪圖中的數據將根據您在切片器中選擇的選項而變化。您可以根據您的偏好或要求將其他維度和篩選器添加到您的 LuckyTemplates 報告可視化中。

之後，您可以格式化切片器並將其轉換為按鈕。您還可以構建一個文本框，顯示您選擇的切片器選項。

結論

在 LuckyTemplates 中使用Python創建 3D 散點圖是一種可視化具有三個變量的數據的強大方法。它使您能夠識別數據中的模式和趨勢，並且可以進行自定義以滿足您特定用例的需求。

此外，將散點圖轉換為 LuckyTemplates 中的動態可視化是創建交互式儀表板的好方法，允許用戶探索和查看與他們相關的數據。

總體而言，在 LuckyTemplates 中使用Python可以自定義可視化效果並創建內置可視化選項中不可用的自定義圖表和繪圖。它非常適合數據操作和分析，可用於在 LuckyTemplates 中可視化之前清理、轉換和分析數據。

一切順利，