如何在3D hist python / matplotlib中自定义轴

Question

我正在尝试使用3D条形图

绘制此数据集

  B    A   freq
  1  2003     2
  1  2003     2
  2  2008     1
  2  2007     2
  2  2007     2
  3  2004     1
  1  2004     3
  1  2004     3
  1  2004     3

我在这里写了代码。

  data = pandas.DataFrame({'A':[2003,2003,2008,2007,2007,2004,2004,2004,2004] , 'B': [1,1,2,2,2,3,1,1,1] ,'C': [2,2,1,2,2,1,3,3,3] })
        fig = plt.figure()
        ax = plt.axes(projection='3d')
        # put 0s on the y-axis, and put the y axis on the z-axis

        #ax.plot(data.A.values, data.B.values,data.freq.values, marker='o', linestyle='--', color="blue", label='ys=0, zdir=z')
        xpos= range(len( data.A.values))
        ypos= range(len( data.B.values))
        zpos= range(len( data.freq.values))

        ax.bar3d(xpos, ypos, zpos, data.A.values, data.B.values,data.freq.values, color='b', alpha=0.5)

        x_formatter = matplotlib.ticker.ScalarFormatter(useOffset=False)
        ax.xaxis.set_major_formatter(x_formatter)

        ax.set_xticks(data.A.values)
        ax.set_yticks(data.B.values)
        ax.set_zticks(data.freq.values)


        plt.savefig("test.png", dpi=300)
        plt.show()

但这似乎不是正确的方法吗？可以通过展示我们如何自定义轴来帮助任何人吗？

当我使用情节

时，它会起作用

ax.plot(data.A.values, data.B.values,data.freq.values,marker='o', linestyle='--', color='r')

而不是bar3D

ax.bar3d(xpos, ypos, zpos, data.A.values, data.B.values,data.freq.values, color='b', alpha=0.5)

但我想使用3D直方图来获得更好的下划线。

Answer 1

您似乎误解了 bar3d 功能中的参数：

bar3d(x, y, z, dx, dy, dz)

• 参数 x ， y 和 z 分别是x，y和z轴上条形的坐标。
• 参数 dx ， dy 和 dz 分别是x，y和z轴上条形的大小。

例如，如果要绘制以下数据集：

{'A': [1, 2], 'B': [2003, 2008] ,'freq': [2, 3] }

你必须像这样定义这些参数：

import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

xpos = [1, 2]
ypos = [2003, 2008]
zpos = [0, 0]

dx = 1
dy = 1
dz = [2, 3]

fig = plt.figure()
ax = plt.axes(projection='3d')
ax.bar3d(xpos, ypos, zpos, dx, dy, dz)
plt.show()

这是：

• 您在（1，2003,0）（x，y，z）中以高度 2 绘制一个条形。
• 您在（2，2008,0）（x，y，z）中以高度 3 绘制一个条形。
• 这两个条在x和y轴上都有 1 的大小，虽然它可能更小，但它只是一个美学问题。

上面的脚本生成以下图：

如果您查看图片，您会发现一些小格式问题：

• 年份以指数表示法表示。
• 条形图不以（x，y）坐标为中心。

我们可以通过一些调整来解决这个问题：

import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

xpos = [1, 2]
ypos = [2003, 2008]
zpos = [0, 0]

dx = 1
dy = 1
dz = [2, 3]

# Move each (x, y) coordinate to center it on the tick

xpos = map(lambda x: x - 0.5, xpos)
ypos = map(lambda y: y - 0.5, ypos)

fig = plt.figure()
ax = plt.axes(projection='3d')
ax.bar3d(xpos, ypos, zpos, dx, dy, dz)

# Do not print years in exponential notation

y_formatter = matplotlib.ticker.ScalarFormatter(useOffset=False)
ax.yaxis.set_major_formatter(y_formatter)

plt.show()

最后这就是我们得到的：

Answer 2

有太多地方你弄错了，所以我只想发布它应该是什么样的：

import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

data = pd.DataFrame({'A': [1,1,2,2,2,3,1,1,1], 'B': [2003,2003,2008,2007,2007,2004,2004,2004,2004] ,'freq': [2,2,1,2,2,1,3,3,3] })
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
# put 0s on the y-axis, and put the y axis on the z-axis

#ax.plot(data.A.values, data.B.values,data.freq.values, marker='o', linestyle='--', color="blue", label='ys=0, zdir=z')
PV = pd.pivot_table(data, values='freq',rows='A',cols='B')
xpos=np.arange(PV.shape[0])
ypos=np.arange(PV.shape[1])
xpos, ypos = np.meshgrid(xpos+0.25, ypos+0.25)
xpos = xpos.flatten()
ypos = ypos.flatten()
zpos=np.zeros(PV.shape).flatten()
dx=0.5 * np.ones_like(zpos)
dy=0.5 * np.ones_like(zpos)
dz=PV.values.ravel()
dz[np.isnan(dz)]=0.

ax.bar3d(xpos,ypos,zpos,dx,dy,dz,color='b', alpha=0.5)
ax.set_xticks([.5,1.5,2.5])
ax.set_yticks([.5,1.5,2.5,3.5])
ax.w_yaxis.set_ticklabels(PV.columns)
ax.w_xaxis.set_ticklabels(PV.index)
ax.set_xlabel('A')
ax.set_ylabel('B')
ax.set_zlabel('Occurrence')

plt.savefig("test.png", dpi=300)
plt.show()