怎么用Python畫出六維圖，很多新手對此不是很清楚，為了幫助大家解決這個難題，下面小編將為大家詳細講解，有這方面需求的人可以來學習下，希望你能有所收獲。

目前累計服務客戶上1000+，積累了豐富的產(chǎn)品開發(fā)及服務經(jīng)驗。以網(wǎng)站設計水平和技術(shù)實力，樹立企業(yè)形象，為客戶提供成都網(wǎng)站建設、做網(wǎng)站、網(wǎng)站策劃、網(wǎng)頁設計、網(wǎng)絡營銷、VI設計、網(wǎng)站改版、漏洞修補等服務。創(chuàng)新互聯(lián)始終以務實、誠信為根本，不斷創(chuàng)新和提高建站品質(zhì)，通過對領先技術(shù)的掌握、對創(chuàng)意設計的研究、對客戶形象的視覺傳遞、對應用系統(tǒng)的結(jié)合，為客戶提供更好的一站式互聯(lián)網(wǎng)解決方案，攜手廣大客戶，共同發(fā)展進步。

我們的大腦通常最多能感知三維空間，超過三維就很難想象了。盡管是三維，理解起來也很費勁，所以大多數(shù)情況下都使用二維平面。

來自維基百科

不過，我們?nèi)匀豢梢岳L制出多維空間，今天就來用 Python 的 plotly 庫繪制下三維到六維的圖，看看長什么樣。Python學習q-u-n七八四，七五八，二一四教程視頻，工具，各類實戰(zhàn)操作分享

數(shù)據(jù)我們使用一份來自 UCI 的真實汽車數(shù)據(jù)集，該數(shù)據(jù)集包括 205 個樣本和 26 個特征，從中選擇 6 個特征來繪制圖形：

基礎工作

安裝好 plotly 包：

pip install plotly

加載數(shù)據(jù)集（文末會提供）：

import pandas as pd
data = pd.read_csv("cars.csv")

下面我們先繪制基礎的二維圖表，使用兩個 RPM 和 Speed 兩個特征即可：

繪制 2-D 圖

代碼實現(xiàn)如下：

import plotly
import plotly.graph_objs as go
#繪制散點圖
fig1 = go.Scatter(x=data['curb-weight'],
                  y=data['price'],
                  mode='markers')
#繪制布局
mylayout = go.Layout(xaxis=dict(title="curb-weight"),
                     yaxis=dict( title="price"))
#繪圖 html
plotly.offline.plot({"data": [fig1],
                     "layout": mylayout},
                     auto_open=True)

保存為 html 文件打開可以生成交互界面，也可以保存為 png 圖片。

下面增加特征來繪制三維圖。

繪制 3-D 圖

可以使用 plotly 的 plot.Scatter3D 方法繪制三維圖：

代碼實現(xiàn)如下：

fig1 = go.Scatter3d(x=data['curb-weight'],
                    y=data['horsepower'],
                    z=data['price'],
                    marker=dict(opacity=0.9,
                                reversescale=True,
                                colorscale='Blues',
                                size=5),
                    line=dict (width=0.02),
                    mode='markers')
mylayout = go.Layout(scene=dict(xaxis=dict( title="curb-weight"),
                                yaxis=dict( title="horsepower"),
                                zaxis=dict(title="price")),)
plotly.offline.plot({"data": [fig1],
                     "layout": mylayout},
                     auto_open=True,
                     filename=("3DPlot.html"))

如何繪制更高維度的圖呢？顯然無法通過擴展坐標軸的形式，不過有個小技巧就是制造一個虛擬維度，可以用不同顏色、形狀大小、形狀類別來入手。這樣就可以顯示第四個維度了。

繪制 4-D 圖

下面我們將第四個變量——車輛油耗（city-mpg）添加到原先的三維圖中，用顏色深淺表示，這樣就繪制出了四維圖?？梢钥吹疆斊渌齻€指標（馬力、車身重量、車價格）越高時：車輛油耗是越少的。

繪制 5-D 圖

基于這樣的思想，我們還可以通過修改圓形大小再增加一個維度——發(fā)動機尺寸（engine-size）變成五維圖：

我們?nèi)匀豢梢员容^容易地地發(fā)現(xiàn)：車越貴，發(fā)動機尺寸越大這樣的規(guī)律。

繪制 6-D 圖

接著還可以通過更改形狀的方式增加第六個維度——車門數(shù)，圓形表示四車門，方形表示兩車門。通常兩個車門的都是昂貴的豪華跑車，在圖中也可以看出方形主要集中在價格比較高的區(qū)域。Python學習q-u-n七八四，七五八，二一四教程視頻，工具，各類實戰(zhàn)操作分享

這樣我們就從普通的二維圖擴展到了高維圖，當然還可以繼續(xù)拓展，不過分辨起來會越來越困難。

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