将PANDAS DF绘制到宽度变化的3D线图中

Question

我有一个PANDAS DataFrame，其中包含以下数据：

DF0 = pd.DataFrame(np.random.uniform(0,100,(4,2)), columns=['x', 'y'])  
pupil_rads = pd.Series(np.random.randint(1,10,(4)))  
DF0["pupil_radius"] = pupil_rads  
DF0

[out:]
    x           y           pupil_radius
0   20.516882   15.098594   8
1   92.111798   97.200075   2
2   98.648040   94.133676   3
3   8.524813    88.978467   7  

我想创建一个3D图形，显示每次测量（DF的索引）中凝视指向的位置（x / y坐标）。另外，我正在尝试使其成为线图，以使线的半径与瞳孔半径相对应。
到目前为止，我想到的是以下内容：

gph = plt.figure(figsize=(15,8)).gca(projection='3d')
gph.scatter(DF0.index, DF0['x'], DF0['y'])
gph.set_xlabel('Time Stamp')
gph.set_ylabel('X_Gaze')
gph.set_zlabel('Y_Gaze')

这将创建一个3D散点图，几乎是我所需要的：

1. 如何使数据点具有不同的大小？
2. 是否可以创建连续线图而不是散点图？

Answer 1

仅第二个问题就很容易，因为您可以使用plot而不是scatter。 plot的参数markersize很好，但是afaik这个参数不带序列号，这很不好。但是我们可以通过分别绘制折线图和标记来模拟其行为：

import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
import pandas as pd
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
#reproducibility of random results
np.random.seed(0)

DF0 = pd.DataFrame(np.random.uniform(0,100,(4,2)), columns=['x', 'y'])  
pupil_rads = pd.Series(np.random.randint(1,10,(4)))  
#pupil^2 otherwise we won't see much of a difference in markersize
DF0["pupil_radius"] = np.square(pupil_rads)  

gph = plt.figure(figsize=(15,8)).gca(projection='3d')
#plotting red dotted lines with tiny markers
gph.plot(DF0.index, DF0.x, DF0.y, "r.--")
#and on top of it goes a scatter plot with different markersizes
gph.scatter(DF0.index, DF0.x, DF0.y, color = "r", s = DF0.pupil_radius, alpha = 1)
gph.set_xlabel('Time Stamp')
gph.set_ylabel('X_Gaze')
gph.set_zlabel('Y_Gaze')

plt.show()

示例输出：

More information about markersize and size in plot and scatter