Creación de diagramas de barras bidimensionales en diferentes planos

Introducción

En este laboratorio, aprenderemos a crear una representación gráfica tridimensional con diagramas de barras bidimensionales proyectados sobre diferentes planos. Utilizaremos la biblioteca Matplotlib en Python para generar las visualizaciones. Este laboratorio asume un conocimiento básico de la sintaxis de Python y la biblioteca Matplotlib.

Consejos sobre la VM

Una vez finalizada la inicialización de la VM, haga clic en la esquina superior izquierda para cambiar a la pestaña Cuaderno y acceder a Jupyter Notebook para practicar.

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Si tiene problemas durante el aprendizaje, no dude en preguntar a Labby. Deje sus comentarios después de la sesión y lo resolveremos rápidamente para usted.

Importar bibliotecas

Comenzaremos importando las bibliotecas necesarias para este laboratorio. Utilizaremos la biblioteca NumPy para generar datos aleatorios y la biblioteca Matplotlib para crear la representación gráfica tridimensional.

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

np.random.seed(19680801)

Crear una figura y un subtrama

A continuación, crearemos una figura y un subtrama para nuestra representación gráfica tridimensional. Utilizaremos el método add_subplot() para crear una proyección tridimensional.

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(projection='3d')

Generar datos para los diagramas de barras

Ahora generaremos los datos para los diagramas de barras. Crearemos cuatro conjuntos de datos, cada uno con 20 valores. Utilizaremos el método arange() de NumPy para crear una matriz de 20 valores y el método random.rand() de NumPy para generar valores aleatorios para cada conjunto de datos.

colors = ['r', 'g', 'b', 'y']
yticks = [3, 2, 1, 0]
for c, k in zip(colors, yticks):
    xs = np.arange(20)
    ys = np.random.rand(20)

Personalizar los diagramas de barras

Ahora personalizaremos los diagramas de barras. Crearemos una matriz de colores y utilizaremos el método bar() para trazar los diagramas de barras. Estableceremos el parámetro zdir en 'y' para proyectar los diagramas de barras sobre los planos del eje y. También estableceremos el parámetro alpha en 0,8 para ajustar la transparencia de las barras.

    cs = [c] * len(xs)
    cs[0] = 'c'
    ax.bar(xs, ys, zs=k, zdir='y', color=cs, alpha=0.8)

Personalizar los ejes

Ahora personalizaremos los ejes de la representación gráfica tridimensional. Estableceremos las etiquetas para los ejes x, y y z utilizando los métodos set_xlabel(), set_ylabel() y set_zlabel() respectivamente. También estableceremos las marcas de graduación en el eje y utilizando el método set_yticks().

ax.set_xlabel('X')
ax.set_ylabel('Y')
ax.set_zlabel('Z')
ax.set_yticks(yticks)

Mostrar la representación gráfica

Utilizaremos el método show() para mostrar la representación gráfica tridimensional.

plt.show()

Resumen

En este laboratorio, aprendimos cómo crear una representación gráfica tridimensional con diagramas de barras bidimensionales proyectados sobre diferentes planos utilizando la biblioteca Matplotlib en Python. Generamos datos aleatorios y personalizamos los diagramas de barras y los ejes de la representación gráfica. Luego, mostramos la representación gráfica utilizando el método show().