Trazado de dispersión 3D en Python usando Matplotlib

Un diagrama de dispersión 3D es un diagrama matemático, la versión más básica del trazado tridimensional que se usa para mostrar las propiedades de los datos como tres variables de un conjunto de datos usando las coordenadas cartesianas. Para crear un diagrama de dispersión 3D, se usa el kit de herramientas mplot3d de Matplotlib para trazado tridimensional. Generalmente, el diagrama de dispersión 3D se crea utilizando ax.scatter3D(), la función de la biblioteca matplotlib, que acepta conjuntos de datos de X, Y y Z para crear el diagrama, mientras que el resto de los atributos de la función son los mismos. como el de un diagrama de dispersión bidimensional.
Ejemplo 1: Vamos a crear un diagrama de dispersión 3D básico usando la función ax.scatter3D().
 

# Import libraries
from mpl_toolkits import mplot3d
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
 
 
# Creating dataset
z = np.random.randint(100, size =(50))
x = np.random.randint(80, size =(50))
y = np.random.randint(60, size =(50))
 
# Creating figure
fig = plt.figure(figsize = (10, 7))
ax = plt.axes(projection ="3d")
 
# Creating plot
ax.scatter3D(x, y, z, color = "green")
plt.title("simple 3D scatter plot")
 
# show plot
plt.show()

Producción : 
 

Ejemplo 2: Para una mejor comprensión Tomemos otro ejemplo.
 

# Import libraries
from mpl_toolkits import mplot3d
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
 
 
# Creating dataset
z = 4 * np.tan(np.random.randint(10, size =(500))) + np.random.randint(100, size =(500))
x = 4 * np.cos(z) + np.random.normal(size = 500)
y = 4 * np.sin(z) + 4 * np.random.normal(size = 500)
 
# Creating figure
fig = plt.figure(figsize = (16, 9))
ax = plt.axes(projection ="3d")
   
# Add x, y gridlines
ax.grid(b = True, color ='grey',
        linestyle ='-.', linewidth = 0.3,
        alpha = 0.2)
 
 
# Creating color map
my_cmap = plt.get_cmap('hsv')
 
# Creating plot
sctt = ax.scatter3D(x, y, z,
                    alpha = 0.8,
                    c = (x + y + z),
                    cmap = my_cmap,
                    marker ='^')
 
plt.title("simple 3D scatter plot")
ax.set_xlabel('X-axis', fontweight ='bold')
ax.set_ylabel('Y-axis', fontweight ='bold')
ax.set_zlabel('Z-axis', fontweight ='bold')
fig.colorbar(sctt, ax = ax, shrink = 0.5, aspect = 5)
 
# show plot
plt.show()

Producción :