我正在研究3d条形图，以绘制不同频段的能量，并将其与其他样本进行比较。守则显示了我目前的工作状态。但是，我没有正确的y刻度，我希望它们与相应的频域相似，因此我坚持这样做。 第二个问题：我想使用相等大小的刮板，而不是 矩形条。我试图更改dx / y和x / ypos，但这似乎不起作用。也许有人可以在这里帮助我。 但是我也愿意向Ideas寻求更合适的图，以比较这四个样本的频域能量，如果您有任何建议，我将很高兴听到它们！
最佳问候 巴斯蒂安
Frequency_mean_std_df是pd-DataFrame，具有每个样本86个频率带（能量值）（此处不重要的其他内容）
x=np.linspace(0, 10, 86)
data_list=[]
for i in np.arange(86):
data = [
np.log(Frequency_mean_std_df['w01_HvR_01_mean'] [i]),
np.log(Frequency_mean_std_df['w02_HvR_01_mean'] [i]),
np.log(Frequency_mean_std_df['w03_HvR_01_mean'] [i]),
np.log(Frequency_mean_std_df['w04_HvR_01_mean'][i])]
data_list.append(data)
data_array = np.array(data_list)
data = data_array
column_names = ['HvR_01','HvR_02','HvR_03','HvR_04']
row_names = x
fig = plt.figure()
ax = Axes3D(fig)
lx = len(data[0]) # Work out matrix dimensions
ly = len(data[:, 0])
xpos = np.arange(0, lx, 1) # Set up a mesh of positions
ypos = np.arange(0, ly, 1)
xpos, ypos = np.meshgrid(xpos, ypos)
xpos = xpos.flatten() # Convert positions to 1D array
ypos = ypos.flatten()
zpos = np.zeros(lx*ly)
dx = np.ones_like(zpos)
dy = dx.copy()
dz = data.flatten()
cs = ['r', 'g', 'b', 'y'] * ly
ax.bar3d(xpos, ypos, zpos, dx, dy, dz, color=cs)
ax.w_xaxis.set_ticklabels(column_names)
ax.w_yaxis.set_ticklabels(row_names[0:85])
ax.set_xlabel('Samples')
ax.set_ylabel('Frequency [Hz]')
ax.set_zlabel('Energy [log_dB]')
plt.show()
