Introducción
En este laboratorio, aprenderá a crear un histograma tridimensional de datos bidimensionales utilizando Python Matplotlib. Un histograma es una representación gráfica de datos que agrupa un rango de valores en intervalos, y el histograma tridimensional extiende este concepto agregando una tercera dimensión a la visualización.
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.
A veces, es posible que tenga que esperar unos segundos a que Jupyter Notebook termine de cargarse. La validación de operaciones no se puede automatizar debido a las limitaciones de Jupyter Notebook.
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
Antes de crear el histograma tridimensional, debemos importar las bibliotecas necesarias. En este caso, usaremos NumPy y Matplotlib.
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
Generar datos
A continuación, generaremos algunos datos bidimensionales aleatorios para utilizar en el histograma. Usaremos la función random.rand() de NumPy para generar 100 valores aleatorios para las variables x e y.
## Fixing random state for reproducibility
np.random.seed(19680801)
x, y = np.random.rand(2, 100) * 4
Crear el histograma
Ahora que tenemos nuestros datos, podemos crear el histograma tridimensional. Usaremos la función histogram2d() de NumPy para crear un histograma bidimensional de nuestros datos, y luego usaremos la función bar3d() de Matplotlib para crear un gráfico de barras tridimensional del histograma.
hist, xedges, yedges = np.histogram2d(x, y, bins=4, range=[[0, 4], [0, 4]])
## Construir matrices para las posiciones de anclaje de las 16 barras.
xpos, ypos = np.meshgrid(xedges[:-1] + 0.25, yedges[:-1] + 0.25, indexing="ij")
xpos = xpos.ravel()
ypos = ypos.ravel()
zpos = 0
## Construir matrices con las dimensiones para las 16 barras.
dx = dy = 0.5 * np.ones_like(zpos)
dz = hist.ravel()
ax.bar3d(xpos, ypos, zpos, dx, dy, dz, zsort='average')
Mostrar el histograma
Finalmente, podemos mostrar el histograma utilizando la función show() de Matplotlib.
plt.show()
Resumen
En este laboratorio, aprendiste cómo crear un histograma tridimensional de datos bidimensionales utilizando Python y Matplotlib. También aprendiste cómo generar datos aleatorios, crear un histograma bidimensional y crear un gráfico de barras tridimensional del histograma. Siguiendo estos pasos, puedes crear tus propios histogramas tridimensionales para visualizar tus propios datos.