Python-绘制3D柱形图

本文主要讲解如何使用python绘制三维的柱形图,可以得到图1所示的效果。

图1

源代码如下:

 import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D #构造需要显示的值
X=np.arange(0, 5, step=1)#X轴的坐标
Y=np.arange(0, 9, step=1)#Y轴的坐标
#设置每一个(X,Y)坐标所对应的Z轴的值,在这边Z(X,Y)=X+Y
Z=np.zeros(shape=(5, 9))
for i in range(5):
for j in range(9):
Z[i, j]=i+j xx, yy=np.meshgrid(X, Y)#网格化坐标
X, Y=xx.ravel(), yy.ravel()#矩阵扁平化
bottom=np.zeros_like(X)#设置柱状图的底端位值
Z=Z.ravel()#扁平化矩阵 width=height=1#每一个柱子的长和宽 #绘图设置
fig=plt.figure()
ax=fig.gca(projection='3d')#三维坐标轴
ax.bar3d(X, Y, bottom, width, height, Z, shade=True)#
#坐标轴设置
ax.set_xlabel('X')
ax.set_ylabel('Y')
ax.set_zlabel('Z(value)')
plt.show()

代码解读:

1、构造需要显示的数据

如下图所示,X坐标取值为[0,1,2,3,4],Y坐标取值为[0,1,2,3,4,5,6,7,8],每一个(X,Y)组合的值Z=X+Y,所需要绘制的图就是在X,Y所对应的坐标位置上面根据Z的值来绘制柱形图。

2、坐标设置

将坐标网格化, X=[0,1,2,3,4],Y=[0,1,2,3,4,5,6,7,8]网格化的结果,如下图所示。可以理解为,X参照Y进行了广播(broadcast), Y参照X进行了广播,分别添加了一个新的维度,并且进行复制。结合xx和yy就得到了所有的X,Y的坐标组合,经过扁平化之后这种对应关系保持不变。代码中的bottom是用来设置绘制每一个柱子的Z坐标的,在此全部都设置为0,而width和height设置每一个柱子的长和宽。

3、bar3d

ax.bar3d(X, Y, bottom, width, height, Z, shade=True):
X,Y:柱子在XY平面的起始坐标
bottom:柱子在Z轴上的起始坐标
width、height:柱子的长宽
Z:数字沿Z轴的长度
shade:是否显示阴影(设置为True立体效果会更好)

shde=True

shade=False

如果需要绘制多个子图,并且里面每一个子图都是3D的,只需要将上述代码进行些许修改即可,案例如下:
     fig=plt.figure()
ax=fig.add_subplot(1, 3, 1, projection='3d')
ax.bar3d(x, y, z, width, height, top, shade=True) ax=fig.add_subplot(1, 3, 2, projection='3d')
ax.bar3d(x, y, z, width, height, top2, shade=True) ax=fig.add_subplot(1, 3, 3, projection='3d')
ax.bar3d(x, y, z, width, height, top3, shade=True) plt.show()

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