我可以用單詞而不是數字制作 3D scatter plot 嗎？

Question

我正在為學校做一個項目，並希望在 3d 散點圖中解釋這些數據，但是當我運行此代碼時，我不斷收到“ValueError：無法將字符串轉換為浮點數：'Location'”：

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

df = pd.read_csv('baseball2.csv')

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

x = ['Location']
y = ['Landing']
z = ['Speed']

ax.scatter(x, y, z)
ax.set_xlabel("Location")
ax.set_ylabel("Landing")
ax.set_zlabel("Speed")

plt.show()

這是不長的 CSV 文件：

Location, Landing, Speed,
1B, 3BF, 90,
1A, FLF, 93,
3B, 2B, 91,
2C, SRF, 92,
1C, P, 83,
2C, C, 85,
3A, FLF, 93,
2C, SRF, 84,
3A, SS, 93,
1C, CF, 92,
2B, FRF, 91,
3A, FLF, 90,
3A, FLF, 91,
1C, C, 91,
3A, C, 91,
2B, HR, 91,
2A, DRF, 92,
3B, SRF, 82,
1B, SCF, 82

Answer 1

散點圖 plot 需要 (x, y) 坐標或其他數字位置信息。 您的問題在術語上似乎是矛盾的，因為字符串不容易轉換為距離。

您必須為每個 label 定義一些指標。 你可以用一個簡單的查找值字典來做到這一點。

Answer 2

您可以將其作為 3D 散布 plot 並為您的分類變量使用偽數值，但生成的數字將很難閱讀。 我推薦一個 3D 酒吧 plot 像這樣：

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

fig = plt.figure(figsize=(10, 10))
ax = fig.gca(fc='white', projection='3d')

df = pd.read_csv('data_files/original_file.csv')
xy_data = [i for i in range(len(df[' Landing']))]

ax.bar3d(xy_data,xy_data, df[' Speed'],1,1, -df[' Speed'])
ax.set_xticklabels(df["Location"])
ax.set_yticklabels(df[" Landing"])

ax.set_xlabel("Location")
ax.set_ylabel("Landing")
ax.set_zlabel("Speed")
plt.show()

最后一個細節。 在您的 csv 文件中，在 header 行中的 Landing and Speed 之前有一個前導空格。 當您調用 dataframe 列時，請記住該空格，如我的代碼所示。

附錄為了回應您的評論，這里是 3D 分散 plot 的代碼。 兩個圖中的 xy_data 列表理解用於創建這些類型的圖形所需的假數值，因為它們通常對連續變量進行操作。 然后通過 set_xticklabels() 和 set_yticklabels() 將您的分類變量分配給這些數字占位符。

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

fig = plt.figure(figsize=(10, 10))
ax = fig.gca(fc='white', projection='3d')

df = pd.read_csv('data_files/original_file.csv')
xy_data = [i for i in range(len(df[' Landing']))]

ax.scatter3D(xy_data,xy_data, df[' Speed'], color = 'green')
ax.set_xticklabels(df["Location"])
ax.set_yticklabels(df[" Landing"])

ax.set_xlabel("Location")
ax.set_ylabel("Landing")
ax.set_zlabel("Speed")
plt.show()