在本实验中，我们将学习如何创建一个 3D 图形，并将 2D 条形图投影到不同平面上。我们将使用 Python 中的 Matplotlib 库来生成可视化效果。本实验假定你对 Python 语法和 Matplotlib 库有基本的了解。
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我们将首先为本实验导入必要的库。我们将使用 NumPy 库生成随机数据，并使用 Matplotlib 库创建 3D 图形。
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
np.random.seed(19680801)接下来，我们将为 3D 图形创建一个图形和子图。我们将使用 add_subplot() 方法创建一个 3D 投影。
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(projection='3d')现在我们将生成条形图的数据。我们将创建四组数据，每组有 20 个值。我们将使用 NumPy 的 arange() 方法创建一个包含 20 个值的数组，并使用 NumPy 的 random.rand() 方法为每组数据生成随机值。
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)现在我们将自定义条形图。我们将创建一个颜色数组，并使用 bar() 方法绘制条形图。我们将把 zdir 参数设置为 'y'，以便将条形图投影到 y 轴平面上。我们还将把 alpha 参数设置为 0.8，以调整条形的透明度。
cs = [c] * len(xs)
cs[0] = 'c'
ax.bar(xs, ys, zs=k, zdir='y', color=cs, alpha=0.8)现在我们将自定义 3D 图形的坐标轴。我们将分别使用 set_xlabel()、set_ylabel() 和 set_zlabel() 方法来设置 x、y 和 z 轴的标签。我们还将使用 set_yticks() 方法来设置 y 轴上的刻度。
ax.set_xlabel('X')
ax.set_ylabel('Y')
ax.set_zlabel('Z')
ax.set_yticks(yticks)我们将使用 show() 方法来显示 3D 图形。
plt.show()在这个实验中，我们学习了如何使用 Python 中的 Matplotlib 库创建一个 3D 图形，其中 2D 条形图被投影到不同的平面上。我们生成了随机数据，并自定义了图形的条形图和坐标轴。然后，我们使用 show() 方法显示了该图形。