数据可视化一直是机器学习的重要部分，大多数数据可视化教程的基本内容包括：散点图，线图，箱形图，条形图和热图，虽然这些对于数据预处理来说基本够用，但是今天给大家分享另一种数据可视化图形——3D可视化。3D图可以让我们更加直观的了解数据之间的关系： x – y ， x – z和y – z 。在本文中，我将简单介绍使用Matplotlib进行3D数据可视化。
3D散点图和线图
matplotlib中提供3D画图库为mplot3d，在使用时，我们通过一个关键字projection=”3d”即可创建3D坐标轴。具体代码如下：from mpl_toolkits import mplot3d
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
fig = plt.figure（）
ax = plt.axes（projection =“3d”）
plt.show（）
创建3D坐标轴结果如下：
现在我们的轴已经创建好了，我们可以开始绘制3D。3D绘图库的用法与2D绘图基本一样。我们定义好x、y与z轴之间的数据关系即可，具体使用查看下边示例：fig = plt.figure（）
ax = plt.axes（projection =“3d”）
z_line = np.linspace（0,15,1000）
x_line = np.cos（z_line）
y_line = np.sin（z_lin