Python中利用Plot()绘制三维散点图的步骤

要在Python中绘制三维散点图，我们可以使用matplotlib库的mplot3d模块。步骤如下：

1. 导入所需的库和模块：

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

2. 创建一个Figure对象和一个Axes3D对象：

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

3. 准备数据，通常使用numpy库来生成随机数据：

import numpy as np
# 生成数据
x = np.random.normal(size=100)
y = np.random.normal(size=100)
z = np.random.normal(size=100)

4. 绘制散点图：

ax.scatter(x, y, z, c='r', marker='o')

这里的x，y，z分别为数据点的数组，c为散点的颜色，marker为散点的形状。这里的例子中，我们使用红色的圆形。

5. 设置坐标轴标签：

ax.set_xlabel('X')
ax.set_ylabel('Y')
ax.set_zlabel('Z')

6. 显示图形：

plt.show()

下面是一个完整的示例代码：

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')

x = np.random.normal(size=100)
y = np.random.normal(size=100)
z = np.random.normal(size=100)

ax.scatter(x, y, z, c='r', marker='o')

ax.set_xlabel('X')
ax.set_ylabel('Y')
ax.set_zlabel('Z')

plt.show()

运行以上代码，即可得到一个随机生成的三维散点图。你可以尝试修改数据和参数，自行定制不同的散点图。

同时，请确保你已经安装了matplotlib和numpy库，可以通过以下命令进行安装：

pip install matplotlib
pip install numpy