如何在Python中绘制多元函数图形？

Question

在Python中绘制单变量函数很简单，只需要使用matplotlib即可。但我正在尝试向散点图添加第三轴，以便可以可视化多元模型。

下面是包含30个输出的示例代码片段：

import numpy as np
np.random.seed(2)
## generate a random data set
x = np.random.randn(30, 2)
x[:, 1] = x[:, 1] * 100
y = 11*x[:,0] + 3.4*x[:,1] - 4 + np.random.randn(30) ##the model

如果这只是一个单变量模型，我可能会使用以下代码生成图表和最佳适线：

%pylab inline
import matplotlib.pyplot as pl 
pl.scatter(x_train, y_train)
pl.plot(x_train, ols.predict(x_train))
pl.xlabel('x')
pl.ylabel('y')

多元可视化的等效方法是什么？

- samthebrand

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需要这些东西来进行年度调查吗？ - Bhargav Rao

@BhargavRao 哈！我需要这些工具来终身学习！尝试扩展我的工具集。但是，是的，那是一个可能的应用。还有很多其他的应用。 - samthebrand

同时在代码中加入 %matplotlib notebook，就可以在浏览器中获得交互式图表（假设这是IPython笔记本，使用IPython > 3.0，mpl > 1.4）。 - tacaswell

Answer 1

最常见的方法是改变散点符号的颜色和/或大小。例如：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
np.random.seed(2)

## generate a random data set
x, y = np.random.randn(2, 30)
y *= 100
z = 11*x + 3.4*y - 4 + np.random.randn(30) ##the model

fig, ax = plt.subplots()
scat = ax.scatter(x, y, c=z, s=200, marker='o')
fig.colorbar(scat)

plt.show()

- Joe Kington

Answer 2

这是您想要的吗？


来源：http://nbviewer.ipython.org/urls/s3.amazonaws.com/datarobotblog/notebooks/multiple_regression_in_python.ipynb

- yalei du

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提供的网址无法使用。有其他方式可以获取吗？ - undefined

Answer 3

您可以使用mplot3d。对于散点图，您可以使用如下代码：

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
ax.scatter(xs, ys, zs)

- Ami Tavory

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从mpl_toolkits.mplot3d导入Axes3D使其工作。 - kztd