Matplotlib本身的交互性不够强大，但可以结合其他库来制作交互式的多维数据投影图，例如使用Plotly库。下面是一个简单的示例代码：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import plotly.express as px
# 生成一些随机数据
np.random.seed(0)
n = 100
x = np.random.randn(n)
y = np.random.randn(n)
z = np.random.randn(n)
fig = px.scatter_3d(x=x, y=y, z=z, color=z)
fig.update_layout(scene=dict(
xaxis_title='X',
yaxis_title='Y',
zaxis_title='Z'))
fig.show()
在这个示例中，我们使用了Plotly的scatter_3d函数来创建一个交互式的3D散点图，其中x、y、z分别代表三个维度的数据，color参数指定了颜色的映射。我们还使用update_layout来设置图表的布局，包括坐标轴的标题。最后调用show()方法显示图表。
通过结合Matplotlib和Plotly等库，可以实现更加复杂和交互性强的多维数据投影图。
