Histograma tridimensional con Matplotlib

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.