如何在python/matplotlib中自定义3D直方图的轴

Question

我正在尝试用3D柱状图来绘制这个数据集。

  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()

但是这似乎不是正确的方法？有没有人能帮我，教我怎么自定义坐标轴？

当我使用 plot 时，它是可以工作的。

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)

但我想用3D直方图，这样更容易理解。

Answer 1

你在很多地方都搞错了，所以我就直接发一下正确的样子：

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()

Answer 2

看起来你对bar3d函数的参数有些误解：

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

• 参数x、y和z分别是柱子在x、y和z轴上的坐标。
• 参数dx、dy和dz分别是柱子在x、y和z轴上的大小。

举个例子，如果你想绘制以下数据集：

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

你需要这样定义这些参数：

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()

这意味着：

• 你在(1, 2003, 0)这个位置绘制一根柱子（x, y, z），高度为2。
• 你在(2, 2008, 0)这个位置绘制另一根柱子（x, y, z），高度为3。
• 这两根柱子在x和y轴上的大小都是1，不过可以小一点，这只是美观问题。

上面的代码会生成以下图表：

如果你看看这个图，你会发现一些小的格式问题：

• 年份用的是科学计数法。
• 柱子没有正好在它们的(x, y)坐标中心。

其实我们可以通过一些小调整来解决这些问题：

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，我们会得到这样的结果：