３Dの球をplot_wireframeで描写して、乱数で3次元散布図を作成

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
#spyder 4では「本文中に使われていない」という注意が出てくるが、以下1行が無いと、３Dプロットがされない
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
#球の描写(projection="3d")のためには、 しっかりfigとaxを定義(subplot位置は111でOK。
#figsize=を正方形にしないと、間延びした図が作成されてしまうので注意。
fig = plt.figure(figsize=(5,5))
ax = fig.add_subplot(111, projection="3d")


#球の定義
#２次元配列 np.mgrid[x開始点:x終点:x項数j,y開始点:y終点:y項数j]
#np.mgridでは項数を指定する場合はjを、公差を指定する場合はj無しで定義
theta1,theta2 = np.mgrid[0:2*np.pi:30j,0:2*np.pi:30j] #mgrid関数でmesh gridを定義
x = np.cos(theta1)*np.sin(theta2) #xの極座標表示 x=r*sin(theta2)cos(theta1)
y = np.sin(theta1)*np.sin(theta2) #yの極座標表示 y=r*sin(theta1)cos(theta2)
z = np.cos(theta2) #xの極座標表示 y=r*cos(theta1)

#plot_surface(面)とplot_wireframe(グリッド線)の両方の描写を知っておくと便利。
#ax.plot_surface(x, y, z,rstride=1, cstride=1, cmap='hsv') #shade=False
ax.plot_wireframe(x, y, z, color="skyblue", linewidth=0.3) #linewidthは細め

#乱数で散布図を作成. randは一様乱数、randnは正規乱数
n = 500
x_scatter = np.random.randn(n)/3 #/3くらいにしないと、正規分布に従って、値が広がり過ぎちゃう
y_scatter = np.random.randn(n)/3 #/3くらいにしないと、正規分布に従って、値が広がり過ぎちゃう
z_scatter = np.random.randn(n)/3 #/3くらいにしないと、正規分布に従って、値が広がり過ぎちゃう
T = np.random.rand(n) #色も乱数で指定
#plt.cm.jetが角度(theta値)によって色がグラデーションするテクニック
scatters = ax.scatter(x_scatter,y_scatter,z_scatter,marker="o", c=plt.cm.jet(T),alpha=0.3)


# label, grid, tickをfor文で設定
for a in [ax.xaxis, ax.yaxis, ax.zaxis]:
    a.set_ticklabels([]) #x,y,z軸の目盛り値非表示
    a._axinfo['grid']['linewidth'] = 0.2 #gridの幅
    a._axinfo['grid']['color'] = "gray" #gridの色
    a._axinfo['tick']['inward_factor']=0 #目盛り軸位置の目盛り線内側削除
    a._axinfo['tick']['outward_factor']=0 #目盛り軸位置の目盛り線外側削除
# 目盛り軸線を削除
for a in [ax.w_xaxis, ax.w_yaxis, ax.w_zaxis]:
    a.line.set_linewidth(0)

#グラフ値域を設定(乱数散布図では、異常値に合わせてグラフ表示域がわかってしまうので)
ax.set_xlim([-1,1])
ax.set_ylim([-1,1])
ax.set_zlim([-1,1])



plt.savefig("logo9.png")
plt.show()

これを出力すると、以下の図になります。

かっこいい:D

散布図をプロットするとき、色をc=plt.cm.jet(T)とすると綺麗