Question

我有一个数据框飞行数据，其中包含X，Y和Z位置坐标以及时间。我想创建一个3D图，我可以：

1）将鼠标悬停在每个散点上，并在该点上显示X，Y，Z和时间

OR

2）在特定点添加注释。例如，为时间> 900和X <500的所有点添加注释。

我也愿意接受任何其他可以提供类似可视化效果的方法。到目前为止，我使用颜色条显示轨迹移动过程中时间的增加，但是我需要给出更详细的可视化信息。

编辑：显然，我要解决的主要问题是如何用数据帧的每一行（即X，Y，Z和时间）中的所有信息注释每个数据点。

import numpy as np
import pandas as pd
from mpl_toolkits import mplot3d
import matplotlib.pyplot as plt

data = pd.DataFrame({"X": np.linspace(0,500,1001), 
                     "Y": np.linspace(100,1000,1001), 
                     "Z": np.linspace(0,100,1001),
                     "Time": np.linspace(0,1000,1001)})

fig = plt.figure()
ax = plt.axes(projection = "3d")
img = ax.scatter(data.X, data.Y, data.Z, c = data.Time, cmap = "Greens")
fig.colorbar(img)
plt.show()

Answer 1

对于悬停数据，您可以使用plotly完成。从最新版本开始，您可以使用plotly.express中捆绑的plotly：

import pandas as pd
import numpy as np
import plotly.express as px

data = pd.DataFrame({"X": np.linspace(0,500,1001),
                     "Y": np.linspace(100,1000,1001),
                     "Z": np.linspace(0,100,1001),
                     "Time": np.linspace(0,1000,1001)})

fig = px.scatter_3d(data, x = "X", y = "Y", z = "Z", hover_data = ["Time"])

# your plot will be rendered in your browser
fig.show()

如果您使用的是plotly的旧版本，或者不想使用express语法，则可以使用以下方法实现相同的目的：

import plotly.graph_objects as go
import pandas as pd
import numpy as np

data = pd.DataFrame({"X": np.linspace(0,500,1001),
                     "Y": np.linspace(100,1000,1001),
                     "Z": np.linspace(0,100,1001),
                     "Time": np.linspace(0,1000,1001)})

fig = go.Figure(
    data = [
        go.Scatter3d(
            x = data["X"], 
            y = data["Y"], 
            z = data["Z"], 
            mode = "markers"
        ),
        hover_data = ["Time"]
    ]
)


fig.show()

在（X，Y，Z）坐标图上包含时间标签

1 个答案: