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根据三维数据,画一个柱状图
网上的很多代码,都有点含混不清,而且百度又不好用,无奈自己动手试了一个
- import numpy as np
- import matplotlib.pyplot as plt
- from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
-
- # 绘图设置
- fig = plt.figure()
- ax = fig.gca(projection='3d') # 三维坐标轴
- # X和Y的个数要相同
- X = [1,2,3,4]
- Y = [5,6,7,8]
- Z = np.random.randint(0, 1000, 16) # 生成16个随机整数
- # meshgrid把X和Y变成平方长度,比如原来都是4,经过meshgrid和ravel之后,长度都变成了16,因为网格点是16个
- xx, yy = np.meshgrid(X, Y) # 网格化坐标
- X, Y = xx.ravel(), yy.ravel() # 矩阵扁平化
- # 设置柱子属性
- height = np.zeros_like(Z) # 新建全0数组,shape和Z相同,据说是图中底部的位置
- width = depth = 0.3 # 柱子的长和宽
- # 颜色数组,长度和Z一致
- c = ['r']*len(Z)
- # 开始画图,注意本来的顺序是X, Y, Z, width, depth, height,但是那样会导致不能形成柱子,只有柱子顶端薄片,所以Z和height要互换
- ax.bar3d(X, Y, height, width, depth, Z, color=c, shade=False) # width, depth, height
- ax.set_xlabel('X')
- ax.set_ylabel(&
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