(Mémorandum) Créer un diagramme de dispersion 3D avec matplodlib

#Rendre le japonais disponible avec matplotlib
!pip install japanize-matplotlib

from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
from matplotlib import pyplot
from numpy.random import rand
from pylab import figure
from google.colab import files
import pandas as pd
import japanize_matplotlib

#Nom d'étiquette et coordonnées 3D de chaque point du diagramme de dispersion
#S'il y a beaucoup de points, il peut être préférable de lire csv
df = pd.DataFrame({'Théorie du saindoux': [20, 30, 20],
                   'Théorie de l'huile de poulet': [10, 15, 15],
                   'Théorie de l'huile d'arôme': [5, -10, 10],
                   'Théorie de Waper': [40, 50, 25],
                   'La théorie du goût': [15, -30, -15],
                   'Théorie du pot chinois': [0, 0, 50],
                   'Théorie Aori du pot': [0, 5, 30],
                   'Théorie du riz dur': [-20, 20, 40],
                   'Théorie du riz thaï': [-15, -25, 45],
                   'Oeuf sur la théorie du riz': [-35, -15, 45],
                   'Théorie de l'alcool': [10, -20, -30],
                   'Théorie de la mayonnaise':[-5, 20, -10],
                   'Théorie de Charshoe': [40, 10, -15],
                   'Théorie du riz frit à la mizushima':[10, -50, -50]
                   })

#Taille d'image et résolution
fig = figure(figsize=(10, 10), dpi=100)
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')

#Dessinez chaque point
for i in range(df.shape[1]):
 ax.scatter(df.iloc[0,i],df.iloc[1,i],df.iloc[2,i])
 ax.text(df.iloc[0,i],df.iloc[1,i],df.iloc[2,i],  '%s' % (df.columns[i]), size=15)

#Étiquette d'axe
ax.set_xlabel('délicieux-subtil')
ax.set_ylabel('Goût des ingrédients-Goût d'assaisonnement')
ax.set_zlabel('Humide-Parapara')

#Longueur d'arbre
ax.set_xlim(-55, 55)
ax.set_ylim(-55, 55)
ax.set_zlim(-55, 55)

#Nom du fichier PNG de sortie
pyplot.savefig( 'Conseils pour le riz frit-3D-Nuage de points.png' )
pyplot.show()
#DL du fichier png
files.download('Conseils pour le riz frit-3D-Nuage de points.png')

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