多年来，如何绘制许多国家人口密度的 3d 散点图？

Question

我有 160 个国家的数据集，以及每个国家在 12 年内的人口密度。我想将其绘制为 3D 散点图，但出现此错误：

• ValueError：要解压的值太多（预计 3 个）

我创建了三个列表 - “年份”、“国家名称”、“人口密度” 但似乎我做错了。 这是数据集的一个样本：

这是我的代码：

g1 = population_density["year"]
g2 = population_density["country_name"]
g3 = population_density["population_density_(people per sq. km of land area)"]

data = (g1, g2, g3)
colors= list(np.random.choice(range(256), size=160))
groups = ("year", "population density per sq.km", "countries") 

# Create plot
fig = plt.figure(figsize = (10,8))
#ax = Axes3D(fig)
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
#ax = fig.gca(projection='3d')

for data, color, group in zip(data, colors, groups):
    x, y, z = data
    ax.scatter(x, y, z, alpha=0.8, c=color, edgecolors='none', s=30, label=group)

plt.title('Population Density Over The Years')
plt.legend(loc=2)
plt.show()

最后，我想要这个 3d 图的所有年份的散点图。请帮忙！

Answer 1

用ax.scatter(g1, g2, g3, alpha=0.8, c=color, edgecolors='none', s=30, label=group)代替ax.scatter(x, y, z, alpha=0.8, c=color, edgecolors='none', s=30, label=group)

您应该将 x 替换为 g1，将 y 替换为 g2，将 z 替换为 g3。根据matplotlib scatter 3d 中的文档，传入的参数可以是数组形式。通过使用for 循环，您将解压缩列表中的值。

（编辑） 查看数据集后，您在 x 和 y 轴上有分类值，但是 3d 中的散点图需要您定义笛卡尔坐标。 因此，您可以做的是设置xticks 和yticks。

你可以通过这段代码做到这一点

import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import numpy as np

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')

g1 = population_density["year"]
g2 = population_density["country_name"]
g3 = population_density["population_density_(people per sq. km of land area)"]

data = (g1, g2, g3)
colors= list(np.random.choice(range(256), size=len(g1)))

ax.scatter(g1, range(len(g2)), g3, alpha=0.8, c=colors, edgecolors='none', s=30)

ax.set(xticks=range(len(g1)), xticklabels=g1,
       yticks=range(len(g2)), yticklabels=g2,
       zticks=range(len(g3)), zticklabels=g3)

ax.set_xlabel('year')
ax.set_ylabel('countries')
ax.set_zlabel('population density per sq.km')

plt.title('Population Density Over The Years')
plt.legend(loc=2)
plt.show()