カテゴリごとに分けたデータを三次元空間で色違いで散布したい

Question

###load_iris()のデータを種別ごとに色分けして三次元空間に散布図を書きたい

from sklearn.datasets import load_iris
import pandas as pd

iris=load_iris()
data_df=pd.DataFrame(data=iris.data,columns=iris.feature_names)

target_iris=load_iris().target
target_iris
target_df=pd.DataFrame(target_iris)

all_df=pd.concat([data_df,target_df],axis=1)

all_df.rename(columns={0:"target"},inplace=True)

x=all_df[all_df["target"]==0]
y=all_df[all_df["target"]==1]
z=all_df[all_df["target"]==2]

x.drop(columns=["petal width (cm)","target"])
y.drop(columns=["petal width (cm)","target"])
z.drop(columns=["petal width (cm)","target"])




ここまででx,y,zにカテゴリごとのデータを格納し不要なカラムをdropしましたが、それぞれを異なる三色で三次元空間に散布図を書くにはどうしたらいいですか？
ネットで色々調べてみましたが、色分けの方法がわかりません。

例えば、xは黄色,yは赤色、zは青色の様に

Answer 1

from sklearn.datasets import load_iris
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

iris=load_iris()
data_df=pd.DataFrame(data=iris.data,columns=iris.feature_names)

target_iris=load_iris().target
target_iris
target_df=pd.DataFrame(target_iris)

all_df=pd.concat([data_df,target_df],axis=1)

all_df.rename(columns={0:"target"},inplace=True)


hue = 'target'
labels = set(all_df[hue])  

df=all_df

fig = plt.figure(figsize=(12,8))
ax = fig.add_subplot(1, 1, 1, projection='3d')

color_list=["red","blue","green"]
name_list=["setosa", "versicolor","virginica"]


for label ,color,name in zip(labels,color_list,name_list):
    xs = df[df[hue]==label]["sepal length (cm)"]
    ys = df[df[hue]==label]['sepal width (cm)']
    zs = df[df[hue]==label]['petal length (cm)']
    print(name)    
    ax.scatter(xs,ys,zs,label=name,color=color)
    
ax.set_title('Matplot 3d scatter plot')  # タイトル
ax.set_xlabel('sepal_length')  # X軸ラベル
ax.set_ylabel('sepal_width')  # Y軸ラベル
ax.set_zlabel('petal_length')  # Z軸ラベル
ax.legend(loc=2, title='legend', shadow=True)  # 凡例

Answer 2

色つきの三次元散布図のサンプルコードです。
これを元に作成してください。

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

fig = plt.figure()
ax = Axes3D(fig)
X = np.array([i for i in range(1,10)])
Y = np.sin(X)
Z = np.cos(X)
ax.plot(X,Y,Z,marker="o",c='red', linestyle='None')

Y2 = np.cos(X)
Z2 = np.sin(X)
ax.plot(X,Y2,Z2,marker="o",c='green', linestyle='None')
plt.show()

実行結果

Comments

[hyt]

ご回答ありがとうございました。
結局for文で回すことで解決しました。
これからもよろしくお願いします