Python+matplotlib+numpy實(shí)現(xiàn)在不同平面的二維條形圖
更新時(shí)間：2018年01月02日 14:15:25 投稿：mengwei
這篇文章主要介紹了Python+matplotlib+numpy實(shí)現(xiàn)在不同平面的二維條形圖，具有一定借鑒價(jià)值,需要的朋友可以參考下
在不同平面上繪制二維條形圖。
本實(shí)例制作了一個(gè)3d圖，其中有二維條形圖投射到平面y=0，y=1，等。
演示結(jié)果：
完整代碼：
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()
腳本運(yùn)行時(shí)間：（0分0.063秒）
總結(jié)
以上就是本文關(guān)于Python+matplotlib+numpy實(shí)現(xiàn)在不同平面的二維條形圖的全部?jī)?nèi)容，希望對(duì)大家有所幫助。感興趣的朋友可以繼續(xù)參閱本站其他相關(guān)專題，如有不足之處，歡迎留言指出。感謝朋友們對(duì)本站的支持！
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