SAS系统和数据分析三维图形

SAS系统和数据分析三维图形
简介
SAS是一个全面的数据分析平台，它可在单个集成环境中提供用于数据访问、
数据处理、数据分析和报告的多种功能。

SAS系统中的三维图形模块可使用户通过
3D图形化界面直观地展现数据，更加深入地进行数据分析，以便在业务上做出更
加准确的决策。

SAS系统三维图形
三维散点图
SAS对于三维散点图的表现力非常强大，可展现 x,y,z 三个变量之间的关系。

例如，假设我们要比较房屋的面积与价格以及房龄之间的关系。

下面是使用SAS的
代码：
PROC G3D DATA=houses;
PLOT price*area=age;
RUN;
上述代码中PROC G3D用于生成三维图形，DATA=houses指明使用的数据集是houses，PLOT price*area=age;将价格与面积作为x,y轴，房龄作为z轴绘制出来。

最后使用RUN;命令来运行此代码。

三维曲面图
三维曲面图常用于比较三个变量，通过色的深浅来表示变量之间的关系。

下面
是使用SAS来绘制三维曲面图的代码：
PROC G3D DATA=movies;
SURFACE year*rating=cost;
RUN;
上述代码中SURFACE year*rating=cost;表示用年份作为x轴，评分作为y轴，成本作为z轴来绘制出三维曲面图。

数据分析三维图形
三维散点图
三维散点图可帮助我们展示三个变量之间的关系。

例如，我们可以使用三维散
点图来比较电影票房收入，电影预算和电影上映时间之间的关系。

from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
x = np.random.standard_normal(100)
y = np.random.standard_normal(100)
z = np.random.standard_normal(100)
c = np.random.standard_normal(100)
ax.scatter(x, y, z, c=c, alpha=0.8)
ax.set_xlabel('Ticket Sales')
ax.set_ylabel('Budget')
ax.set_zlabel('Release Time')
plt.show()
上述代码中fig.add_subplot(111, projection='3d')表示在一个三维坐标系中绘制图形，最后使用plt.show命令来展示结果。

三维表面图
三维表面图可用于展示三个变量之间的关系，例如，我们可以使用三维表面图来比较电影票房收入，电影预算和电影评分之间的关系。

from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
x = np.random.standard_normal(100)
y = np.random.standard_normal(100)
z = np.random.standard_normal(100)
c = np.random.standard_normal(100)
ax.plot_trisurf(x, y, z, cmap='jet', alpha=0.6)
ax.set_xlabel('Ticket Sales')
ax.set_ylabel('Budget')
ax.set_zlabel('Rating')
plt.show()
上述代码中ax.plot_trisurf(x, y, z, cmap='jet', alpha=0.6)表示使用三个变量来绘制三维表面图，并使用颜色映射来表示表面高度。

最后使用plt.show 命令来展示结果。

结论
三维图形可帮助数据分析人员更好地理解数据之间的关系，使用SAS或常用数据分析工具的三维图形模块可使用户更加深入地进行数据分析，并在业务上做出更加准确的决策。