Python+matplotlib+numpy实现在不同平面的二维条形图

yipeiwu_com6年前Python基础

在不同平面上绘制二维条形图。

本实例制作了一个3d图,其中有二维条形图投射到平面y=0,y=1,等。

演示结果:

完整代码:

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

# Fixing random state for reproducibility
np.random.seed(19680801)


fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')

colors = ['r', 'g', 'b', 'y']
yticks = [3, 2, 1, 0]
for c, k in zip(colors, yticks):
  # Generate the random data for the y=k 'layer'.
  xs = np.arange(20)
  ys = np.random.rand(20)

  # You can provide either a single color or an array with the same length as
  # xs and ys. To demonstrate this, we color the first bar of each set cyan.
  cs = [c] * len(xs)
  cs[0] = 'c'

  # Plot the bar graph given by xs and ys on the plane y=k with 80% opacity.
  ax.bar(xs, ys, zs=k, zdir='y', color=cs, alpha=0.8)

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

# On the y axis let's only label the discrete values that we have data for.
ax.set_yticks(yticks)

plt.show()

脚本运行时间:(0分0.063秒)

总结

以上就是本文关于Python+matplotlib+numpy实现在不同平面的二维条形图的全部内容,希望对大家有所帮助。感兴趣的朋友可以继续参阅本站其他相关专题,如有不足之处,欢迎留言指出。感谢朋友们对本站的支持!

相关文章

理论讲解python多进程并发编程

理论讲解python多进程并发编程

一、什么是进程 进程:正在进行的一个过程或者说一个任务。而负责执行任务则是cpu。 二、进程与程序的区别 程序:仅仅是一堆代 进程:是指打开程序运行的过程 三、并发与并行 并发与并行是指...

基于scrapy的redis安装和配置方法

在定向爬虫的制作过程中,使用分布式爬取技术可以显著提高爬取效率。而 Redis 配合 Scrapy 是实现分布式爬取的基础。 Redis 是一个高性能的 Key-Value 数据库,它把...

python 循环while和for in简单实例

python 循环while和for in简单实例 #!/uer/bin/env python # _*_ coding: utf-8 _*_ lucknumber = 5 b =...

在Python的web框架中编写创建日志的程序的教程

在Python的web框架中编写创建日志的程序的教程

在Web开发中,后端代码写起来其实是相当容易的。 例如,我们编写一个REST API,用于创建一个Blog: @api @post('/api/blogs') def api_cre...

浅谈PYTHON 关于文件的操作

1.打开文件: f=open(r'E:\PythonProjects\test7\a.txt',mode='rt',encoding='utf-8') 以上三个单引号内分别表示:要打开的...