Matplotlib 3D-Säulendiagramm

Einführung

In diesem Lab lernen wir, wie man mithilfe von Python Matplotlib einen 3D-Säulendiagramm erstellt. Wir werden fiktive Daten verwenden, um das Diagramm mit und ohne Schattierung zu zeichnen.

Tipps für die virtuelle Maschine (VM)

Nachdem der Start der VM abgeschlossen ist, klicken Sie in der oberen linken Ecke, um zur Registerkarte Notebook zu wechseln und Jupyter Notebook für die Übung zu nutzen.

Manchmal müssen Sie einige Sekunden warten, bis Jupyter Notebook vollständig geladen ist. Die Validierung von Vorgängen kann aufgrund der Einschränkungen von Jupyter Notebook nicht automatisiert werden.

Wenn Sie bei der Lernphase Probleme haben, können Sie Labby gerne fragen. Geben Sie nach der Sitzung Feedback, und wir werden das Problem für Sie prompt beheben.

Bibliotheken importieren und Figur einrichten

Im ersten Schritt importieren wir die erforderlichen Bibliotheken und legen die Figur und Achsen für das Diagramm fest.

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

## set up the figure and axes
fig = plt.figure(figsize=(8, 3))
ax1 = fig.add_subplot(121, projection='3d')
ax2 = fig.add_subplot(122, projection='3d')

Fiktive Daten erstellen

Im zweiten Schritt werden wir fiktive Daten erstellen, die wir für das Diagramm verwenden.

## fake data
_x = np.arange(4)
_y = np.arange(5)
_xx, _yy = np.meshgrid(_x, _y)
x, y = _xx.ravel(), _yy.ravel()

top = x + y
bottom = np.zeros_like(top)
width = depth = 1

Diagramm mit Schattierung zeichnen

Im dritten Schritt werden wir das 3D-Säulendiagramm mit Schattierung zeichnen.

ax1.bar3d(x, y, bottom, width, depth, top, shade=True)
ax1.set_title('Shaded')

Diagramm ohne Schattierung zeichnen

Im vierten Schritt werden wir das 3D-Säulendiagramm ohne Schattierung zeichnen.

ax2.bar3d(x, y, bottom, width, depth, top, shade=False)
ax2.set_title('Not Shaded')

Diagramm anzeigen

Im letzten Schritt werden wir das Diagramm anzeigen.

plt.show()

Zusammenfassung

In diesem Lab haben wir gelernt, wie man ein 3D-Säulendiagramm mit Python Matplotlib erstellt. Wir haben fiktive Daten verwendet, um das Diagramm mit und ohne Schattierung zu zeichnen. Wir haben die erforderlichen Bibliotheken importiert, die Figur und Achsen eingerichtet, fiktive Daten erstellt, das Diagramm mit und ohne Schattierung gezeichnet und dann das Diagramm angezeigt.