你是否知道如何使用Python Matplotlib创建令人惊叹的数据可视化？( 六 ) _数据可视化

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绘制动画在 Matplotlib 中，可以使用 animation 模块绘制动画。animation 模块提供了许多用于绘制动画的类和函数，包括 FuncAnimation、ArtistAnimation、animation、FFmpegWriter 等。这些类和函数可以用于创建和保存动画，设置动画的帧数、间隔时间、动画效果等。
下面是一个示例，用于演示如何使用 FuncAnimation 类绘制动画。
import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom matplotlib.animation import FuncAnimation# 创建画布和子图fig, ax = plt.subplots()# 设置数据和初始线条x = np.linspace(0, 2 * np.pi, 200)line, = ax.plot(x, np.sin(x))# 定义更新函数def update(frame):line.set_ydata(np.sin(x + frame / 10))return line,# 创建动画并显示ani = FuncAnimation(fig, update, frames=100, interval=20)plt.show()在上述代码中，首先创建了一个画布和一个子图。然后设置了数据和初始线条，接着定义了一个更新函数，用于更新线条的数据。最后使用 FuncAnimation 类创建了一个动画，并通过 show 函数显示动画。在创建 FuncAnimation 实例时，需要传入 fig、update、frames 和 interval 等参数，用于指定动画的画布、更新函数、帧数和间隔时间。在更新函数中，需要返回更新后的线条对象，用于动画的绘制。

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绘制3D图形在 Matplotlib 中，可以使用 mplot3d 模块绘制3D图形。mplot3d 模块提供了许多用于绘制3D图形的类和函数，包括 Axes3D、plot_surface、plot_wireframe、plot_trisurf 等。这些类和函数可以用于创建和保存3D图形，设置3D图形的视角、坐标轴、颜色映射表等。
下面是一个示例，用于演示如何使用 Axes3D 类绘制3D散点图。

import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D# 创建画布和3D子图fig = plt.figure()ax = fig.add_subplot(111, projection="3d")# 生成数据x = np.random.normal(size=100)y = np.random.normal(size=100)z = np.random.normal(size=100)# 绘制3D散点图ax.scatter(x, y, z)# 添加标题和坐标轴标签ax.set_title("3D Scatter Plot")ax.set_xlabel("X")ax.set_ylabel("Y")ax.set_zlabel("Z")# 显示图形plt.show()

在上述代码中，首先创建了一个画布和一个3D子图。然后使用 np.random.normal 函数生成了一些随机数据，接着使用 Axes3D 类创建了一个3D散点图，并通过 scatter 函数绘制了散点图。最后使用 set_title、set_xlabel、set_ylabel、set_zlabel 等属性设置函数添加了标题和坐标