### 使用 Matplotlib 绘制三维散点图并设置显示范围和标签 以下是实现绘制两组三维散点图的方法，同时设置了显示范围为 `[-1, 1]` 并添加了相应的标签。 #### 代码示例 ```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D # 创建随机数据 np.random.seed(42) # 设置随机种子以便结果可重复 data1 = np.random.rand(50, 3) * 2 - 1 # 第一组数据 [-1, 1] data2 = np.random.rand(50, 3) * 2 - 1 # 第二组数据 [-1, 1] x1, y1, z1 = data1[:, 0], data1[:, 1], data1[:, 2] x2, y2, z2 = data2[:, 0], data2[:, 1], data2[:, 2] # 初始化绘图对象 fig = plt.figure(figsize=(8, 6)) ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') # 绘制散点图 ax.scatter(x1, y1, z1, c='blue', s=50, alpha=0.7, label='Group 1') ax.scatter(x2, y2, z2, c='orange', s=50, alpha=0.7, label='Group 2') # 设置坐标轴范围 ax.set_xlim([-1, 1]) ax.set_ylim([-1, 1]) ax.set_zlim([-1, 1]) # 添加标签 ax.set_title('3D Scatter Plot with Range and Labels', fontsize=16) ax.set_xlabel('X-Axis Label', fontsize=12, color='darkred') ax.set_ylabel('Y-Axis Label', fontsize=12, color='darkred') ax.set_zlabel('Z-Axis Label', fontsize=12, color='darkred') # 添加图例 ax.legend(loc='upper left', fontsize=10) # 调整视角 ax.view_init(elev=20, azim=-45) # 显示图像 plt.tight_layout() plt.show() ``` #### 参数解释 - **`projection='3d'`**: 定义一个支持三维绘图的子图[^1]。 - **`scatter()`**: 绘制三维散点图，其中 `c=` 控制颜色，`s=` 控制大小，`alpha=` 控制透明度[^4]。 - **`set_xlim`, `set_ylim`, `set_zlim`**: 分别设定 x、y 和 z 的显示范围为 `[-1, 1]`。 - **`set_title`, `set_xlabel`, `set_ylabel`, `set_zlabel`**: 添加标题和坐标轴标签[^1]。 - **`view_init`**: 调整视图角度，`elev` 表示仰角，`azim` 表示方位角。 #### 结果描述 该代码生成了一个包含两组三维散点的数据可视化图。每组数据均被赋予不同的颜色以区分，并且整个图表的显示范围严格限定在 `[-1, 1]` 内。此外，还添加了详细的标签和图例来增强可读性。 ---