将 PANDAS DF 绘制为宽度变化的 3D 线图答案

【问题标题】：Plotting a PANDAS DF to a 3D line-graph with changing width将 PANDAS DF 绘制为宽度变化的 3D 线图
【发布时间】：2018-06-30 17:29:16
【问题描述】：

我有一个带有以下数据的 PANDAS DataFrame：

DF0 = pd.DataFrame(np.random.uniform(0,100,(4,2)), columns=['x', 'y'])  
pupil_rads = pd.Series(np.random.randint(1,10,(4)))  
DF0["pupil_radius"] = pupil_rads  
DF0

[out:]
    x           y           pupil_radius
0   20.516882   15.098594   8
1   92.111798   97.200075   2
2   98.648040   94.133676   3
3   8.524813    88.978467   7

我想创建一个 3D 图表，显示每次测量（DF 的索引）中注视点的位置（x/y 坐标）。另外，我正在尝试将其制成折线图，以便线的半径与瞳孔半径相对应。
到目前为止，我想出的是以下内容：

gph = plt.figure(figsize=(15,8)).gca(projection='3d')
gph.scatter(DF0.index, DF0['x'], DF0['y'])
gph.set_xlabel('Time Stamp')
gph.set_ylabel('X_Gaze')
gph.set_zlabel('Y_Gaze')

这将创建一个 3D 散点图，这几乎是我需要的：

如何使数据点具有不同的大小？
有没有办法创建连续线图而不是散点图？

【问题讨论】：

标签： python python-3.x pandas matplotlib plot

【解决方案1】：

第二个问题很简单，因为您可以使用plot 而不是scatter。 plot 有参数markersize，这很好，但是 afaik 这个参数不带一个系列，这很糟糕。但是我们可以通过分别绘制折线图和标记来模拟它的行为：

import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
import pandas as pd
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
#reproducibility of random results
np.random.seed(0)

DF0 = pd.DataFrame(np.random.uniform(0,100,(4,2)), columns=['x', 'y'])  
pupil_rads = pd.Series(np.random.randint(1,10,(4)))  
#pupil^2 otherwise we won't see much of a difference in markersize
DF0["pupil_radius"] = np.square(pupil_rads)  

gph = plt.figure(figsize=(15,8)).gca(projection='3d')
#plotting red dotted lines with tiny markers
gph.plot(DF0.index, DF0.x, DF0.y, "r.--")
#and on top of it goes a scatter plot with different markersizes
gph.scatter(DF0.index, DF0.x, DF0.y, color = "r", s = DF0.pupil_radius, alpha = 1)
gph.set_xlabel('Time Stamp')
gph.set_ylabel('X_Gaze')
gph.set_zlabel('Y_Gaze')

plt.show()

样本输出：

More information about markersize and size in plot and scatter

【讨论】：