Plotly: gráfico de dispersión 3D y de superficie

Plotly: gráfico de superficie y de dispersión 3D

Este capítulo proporcionará información sobre diagramas de dispersión 3D y diagramas de superficie 3D y cómo crearlos usando Plotly.

Gráfico de dispersión 3D

Un diagrama de dispersión tridimensional (3D) es similar a un diagrama de dispersión, pero con tres variables: x, y yz o f (x, y) numeros reales. El gráfico se puede representar como puntos en un sistema de coordenadas cartesiano 3D. Por lo general, se dibuja en una página o pantalla bidimensional utilizando técnicas de perspectiva (isométrica o en perspectiva) para que una de las dimensiones parezca extenderse más allá de los límites de la página.

Los diagramas de dispersión 3D se utilizan para trazar puntos de datos a lo largo de tres ejes en un intento de mostrar la relación entre las tres variables. Cada fila de la tabla de datos está representada por un marcador, cuya posición depende de sus valores en las columnas establecidas en Ejes X, Y y Z…

La cuarta variable se puede configurar para que coincida color o el tamaño de marcadoresagregando así otra dimensión a la trama. La relación entre diferentes variables se llama correlación…

Y Trazado Scatter3D – el objeto de gráfico devuelto por la función go.Scatter3D (). Los argumentos necesarios para esta función son x, y y z Cada uno de ellos objeto de lista o matriz…

Por ejemplo –

import plotly.graph_objs as go
import numpy as np
z = np.linspace(0, 10, 50)
x = np.cos(z)
y = np.sin(z)
trace = go.Scatter3d(
   x = x, y = y, z = z,mode="markers", marker = dict(
      size = 12,
      color = z, # set color to an array/list of desired values
      colorscale="Viridis"
      )
   )
layout = go.Layout(title="3D Scatter plot")
fig = go.Figure(data = [trace], layout = layout)
iplot(fig)

La salida del código se da a continuación:

Gráfico de superficie 3D

Los gráficos de superficie son gráficos de datos 3D. En una gráfica de superficie, cada punto está definido por 3 puntos: latitud, longitud, y altura (X, Y y Z). En lugar de mostrar puntos de datos individuales, los gráficos de superficie muestran la relación funcional entre variable dependiente (Y)y dos variables independientes (X y Z). Este gráfico es un gráfico adjunto del gráfico de contorno.

Aquí hay una secuencia de comandos de Python para representar una gráfica de superficie simple donde y matriz se transpone de xyz se calcula como cos (x2 + y2)

import numpy as np
x = np.outer(np.linspace(-2, 2, 30), np.ones(30))
y = x.copy().T # transpose
z = np.cos(x ** 2 + y ** 2)
trace = go.Surface(x = x, y = y, z =z )
data = [trace]
layout = go.Layout(title="3D Surface plot")
fig = go.Figure(data = data)
iplot(fig)

A continuación se muestra la salida del código que se explica anteriormente: