Tracé 3D avec des graphiques en barres 2D | Tutoriel Matplotlib Python

Introduction

Dans ce laboratoire, nous allons apprendre à créer un tracé 3D avec des graphiques en barres 2D projetés sur différents plans. Nous utiliserons la bibliothèque Matplotlib en Python pour générer les visualisations. Ce laboratoire suppose une compréhension de base de la syntaxe Python et de la bibliothèque Matplotlib.

Conseils sur la machine virtuelle

Une fois le démarrage de la machine virtuelle terminé, cliquez dans le coin supérieur gauche pour basculer vers l'onglet Carnet de notes pour accéder au carnet Jupyter Notebook pour pratiquer.

Parfois, vous devrez peut-être attendre quelques secondes pour que le carnet Jupyter Notebook ait fini de charger. La validation des opérations ne peut pas être automatisée en raison des limitations du carnet Jupyter Notebook.

Si vous rencontrez des problèmes pendant l'apprentissage, n'hésitez pas à demander à Labby. Donnez votre feedback après la session, et nous résoudrons rapidement le problème pour vous.

Importation des bibliothèques

Nous allons commencer par importer les bibliothèques nécessaires pour ce laboratoire. Nous utiliserons la bibliothèque NumPy pour générer des données aléatoires et la bibliothèque Matplotlib pour créer le tracé 3D.

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

np.random.seed(19680801)

Créer une figure et un sous-graphique

Ensuite, nous allons créer une figure et un sous-graphique pour notre tracé 3D. Nous utiliserons la méthode add_subplot() pour créer une projection 3D.

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

Générer des données pour les graphiques en barres

Nous allons maintenant générer les données pour les graphiques en barres. Nous allons créer quatre ensembles de données, chacun avec 20 valeurs. Nous utiliserons la méthode arange() de NumPy pour créer un tableau de 20 valeurs et la méthode random.rand() de NumPy pour générer des valeurs aléatoires pour chaque ensemble de données.

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)

Personnaliser les graphiques en barres

Nous allons maintenant personnaliser les graphiques en barres. Nous allons créer un tableau de couleurs et utiliser la méthode bar() pour tracer les graphiques en barres. Nous allons définir le paramètre zdir sur 'y' pour projeter les graphiques en barres sur les plans de l'axe y. Nous allons également définir le paramètre alpha sur 0,8 pour ajuster la transparence des barres.

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

Personnaliser les axes

Nous allons maintenant personnaliser les axes du tracé 3D. Nous allons définir les étiquettes pour les axes x, y et z en utilisant respectivement les méthodes set_xlabel(), set_ylabel() et set_zlabel(). Nous allons également définir les graduations sur l'axe y en utilisant la méthode set_yticks().

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

Afficher le tracé

Nous utiliserons la méthode show() pour afficher le tracé 3D.

plt.show()

Sommaire

Dans ce laboratoire, nous avons appris à créer un tracé 3D avec des graphiques en barres 2D projetés sur différents plans à l'aide de la bibliothèque Matplotlib en Python. Nous avons généré des données aléatoires et personnalisé les graphiques en barres et les axes du tracé. Nous avons ensuite affiché le tracé à l'aide de la méthode show().

Création de graphiques en barres 2D dans différents plans