Создание двумерных столбиковых диаграмм на разных плоскостях

PythonPythonBeginner
Практиковаться сейчас

This tutorial is from open-source community. Access the source code

💡 Этот учебник переведен с английского с помощью ИИ. Чтобы просмотреть оригинал, вы можете перейти на английский оригинал

Введение

В этом практическом занятии мы научимся создавать трехмерные графики с двумерными столбиковыми диаграммами, проектируемыми на разные плоскости. Для генерации визуализаций мы будем использовать библиотеку Matplotlib в Python. В этом практическом занятии предполагается базовое знание синтаксиса Python и библиотеки Matplotlib.

Советы по работе с ВМ

После запуска виртуальной машины кликните в левом верхнем углу, чтобы переключиться на вкладку Notebook и получить доступ к Jupyter Notebook для практики.

Иногда вам может потребоваться подождать несколько секунд, пока Jupyter Notebook загрузится. Валидация операций не может быть автоматизирована из-за ограничений в Jupyter Notebook.

Если вы сталкиваетесь с проблемами во время обучения, не стесняйтесь обращаться к Labby. Оставьте отзыв после занятия, и мы оперативно решим проблему для вас.

Импорт библиотек

Начнем с импорта необходимых библиотек для этого практического занятия. Будем использовать библиотеку NumPy для генерации случайных данных и библиотеку Matplotlib для создания трехмерного графика.

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

np.random.seed(19680801)

Создайте фигуру и подграфик

Далее мы создадим фигуру и подграфик для нашего трехмерного графика. Мы будем использовать метод add_subplot(), чтобы создать трехмерную проекцию.

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

Генерация данных для столбиковых диаграмм

Теперь мы сгенерируем данные для столбиковых диаграмм. Мы создадим четыре группы данных, каждая из которых будет содержать 20 значений. Мы будем использовать метод arange() библиотеки NumPy для создания массива из 20 значений и метод random.rand() библиотеки NumPy для генерации случайных значений для каждой группы данных.

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)

Настройка столбиковых диаграмм

Теперь мы настроим столбиковые диаграммы. Мы создадим массив цветов и используем метод bar(), чтобы построить столбиковые диаграммы. Мы установим параметр zdir равным 'y', чтобы проектировать столбиковые диаграммы на плоскости оси y. Мы также установим параметр alpha равным 0,8, чтобы настроить прозрачность столбцов.

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

Настройка осей

Теперь мы настроим оси трехмерного графика. Мы установим метки для осей x, y и z с использованием методов set_xlabel(), set_ylabel() и set_zlabel() соответственно. Мы также установим деления на оси y с использованием метода set_yticks().

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

Отображение графика

Мы будем использовать метод show(), чтобы отобразить трехмерный график.

plt.show()

Резюме

В этом практическом занятии мы узнали, как создавать трехмерный график с двумерными столбиковыми диаграммами, проектируемыми на разные плоскости, с использованием библиотеки Matplotlib в Python. Мы сгенерировали случайные данные и настроили столбиковые диаграммы и оси графика. Затем мы отобразили график с использованием метода show().