从 3D 列表绘制 3d 条形图

Question

我的数据集看起来像（包含 ~25 个数据点）：

x=[2.225  2.325  2.425  2.075  2.375  1.925  1.975  1.775  1.975  2.375]  
y=[147.75  130.25  161.75  147.75  165.25  151.25  158.25  151.25  172.25  123.25]  
z=[-1.36, -0.401, -0.741, -0.623, -0.44, -0.37, 0.120, 2.8, 0.026, -1.19]

我正在尝试使用数据绘制 3D 条形图。
我正在尝试：

from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D         
fig_3d_bar = plt.figure(figsize=(7, 5))  
dx = fig_3d_bar.add_subplot(111, projection='3d')  

x_pos = np.array(x)  
y_pos = np.array(y)  
z_pos = np.zeros(len(x))    

dx = np.ones(len(x))  
dy = np.ones(len(y))  
dz = z   

dx.bar3d(x_pos, y_pos, z_pos, dx, dy, dz, color='#00ceaa')

但这给我一个错误报告：

    dx.bar3d(x_pos, y_pos, z_pos, dx, dy, dz, color='#00ceaa')  
AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'bar3d'

一点帮助就大有帮助。不知道怎么回事。
谢谢。

Answer 1

您的代码有错误。您对 Axes 对象和条形大小都使用变量名称 dx。我猜你想要

ax = fig_3d_bar.add_subplot(111, projection='3d')
ax.bar3d(x_pos, y_pos, z_pos, dx, dy, dz, color='#00ceaa')

条形尺寸

由于 x 数据和 y 数据的比例不同，条形图在图中显得很宽。您可以通过相应地缩放 dx 和 dy 来调整它们。

dx = np.ones(len(x))*0.1
dy = np.ones(len(y))*5

条形颜色

条形的颜色可以通过使用 ScalarMappable instance. For this you need a norm object that scales the z-values to the range [0,1]. You can choose any of the predefined colormaps 或创建您自己的颜色来适应 z 值。

import matplotlib.colors as cls
import matplotlib.cm as cm

norm = cls.Normalize() # Norm to map the z values to [0,1]
norm.autoscale(z)
cmap = cm.ScalarMappable(norm, 'jet') # Choose any colormap you want

ax.bar3d(x_pos, y_pos, z_pos, dx, dy, dz, color=cmap.to_rgba(z))

从 3D 列表绘制 3d 条形图

plotting 3d barchart from a 3D list

python

numpy

matplotlib

bar-chart

条形尺寸

条形颜色