python画图|3D直方图基础教程
前述已经完成了直方图和3D图的基本学习,链接如下:
直方图:python画图|水平直方图绘制-CSDN博客
3D图:python画图|水平直方图绘制-CSDN博客
现在我们尝试把二者结合,画3D直方图。
【1】官网教程
首先,依然是来到官网,链接如下;
Demo of 3D bar charts — Matplotlib 3.9.2 documentation
官网输出了好看的3D直方图,为此,尝试解读代码。
【2】代码解读
首先是引入numpy和matplotlib模块:
import matplotlib.pyplot as plt #引入matplotlib模块画图 import numpy as np #引入numpy模块做数学计算
然后声明了要画3D图:
# set up the figure and Axes fig = plt.figure(figsize=(8, 3)) #定义要画图 ax1 = fig.add_subplot(121, projection='3d') #声明要画3D图,位于左侧 ax2 = fig.add_subplot(122, projection='3d') #声明要画3D图,位于右侧
再之后定义了一组数据备用:
# fake data _x = np.arange(4) #_x取值[0 1 2 3] _y = np.arange(5) #_x取值[0 1 2 3 4] _xx, _yy = np.meshgrid(_x, _y) #生成一个_x和_y组成的矩阵 x, y = _xx.ravel(), _yy.ravel() #使用ravel()把_xx和_yy拉成一维数组
这里稍微复杂一些,因此我们先把数据输出。
前半部分,_x = np.arange(4)=[0 1 2 3],_y = np.arange(5)=[0 1 2 3 4],这家可以直接看出来的数据,然后出现了_xx和_yy,再之后它们又被拉平成一位数据赋值给x和y。
在编辑器输入以下代码:
import matplotlib.pyplot as plt #引入matplotlib模块画图
import numpy as np #引入numpy模块做数学计算# set up the figure and Axes
fig = plt.figure(figsize=(8, 3)) #定义要画图
ax1 = fig.add_subplot(121, projection='3d') #声明要画3D图,位于左侧
ax2 = fig.add_subplot(122, projection='3d') #声明要画3D图,位于右侧# fake data
_x = np.arange(4) #_x取值[0 1 2 3]
_y = np.arange(5) #_x取值[0 1 2 3 4]
_xx, _yy = np.meshgrid(_x, _y) #生成一个_x和_y组成的矩阵
x, y = _xx.ravel(), _yy.ravel() #使用ravel()把_xx和_yy拉成一维数组
print('_x=',_x)
print('_y=',_y)
print('_xx=',_xx)
print('_yy=',_yy)
print('x=',x)
print('y=',y)
输出结果为:
_x= [0 1 2 3]
_y= [0 1 2 3 4]
_xx= [[0 1 2 3]
[0 1 2 3]
[0 1 2 3]
[0 1 2 3]
[0 1 2 3]]
_yy= [[0 0 0 0]
[1 1 1 1]
[2 2 2 2]
[3 3 3 3]
[4 4 4 4]]
x= [0 1 2 3 0 1 2 3 0 1 2 3 0 1 2 3 0 1 2 3]
y= [0 0 0 0 1 1 1 1 2 2 2 2 3 3 3 3 4 4 4 4]
可见meshgrid把_xx和_yy都定义成5X4矩阵,然后又被ravel都拉成一维矩阵。
换一个说法,_x = np.arange(4)=[0 1 2 3],_y = np.arange(5)=[0 1 2 3 4],在_x和_y中任取一个数,按照上下两列的形式排列,出来的结果就是x和y。
继续解读:定义直方图的基本属性
top = x + y #定义top=x+y bottom = np.zeros_like(top) #返回一个一维top列的0矩阵 width = depth = 1 #定义width = depth = 1
定义画图和输出图形:
ax1.bar3d(x, y, bottom, width, depth, top, shade=True) #定义画3D图,有阴影
ax1.set_title('Shaded') #设置3D图名字Shadedax2.bar3d(x, y, bottom, width, depth, top, shade=False) #定义画3D图,无阴影
ax2.set_title('Not Shaded') #设置3D图名字Not Shadedplt.show() #输出图形
需要注意的是, bottom其实是方块的底部,bottom = np.zeros_like(top)就是要求下一个方块叠放在上一个方块上。
输出结果为;

图1
由图1可见,3D直方图左侧有阴影,右侧没有。
【3】总结
本文学习了3D直方图基本画法。
相关文章:
python画图|3D直方图基础教程
前述已经完成了直方图和3D图的基本学习,链接如下: 直方图:python画图|水平直方图绘制-CSDN博客 3D图:python画图|水平直方图绘制-CSDN博客 现在我们尝试把二者结合,画3D直方图。 【1】官网教程 首先,依…...
C语言中的函数,实参,形参,递归
1:什么是函数 2:定义带形式参数的函数和带实际参数的函数 3:递归 --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 1:在 C 语言中&…...
ICM20948 DMP代码详解(15)
接前一篇文章:ICM20948 DMP代码详解(14) 上一回开始对icm20948_sensor_setup函数中第3段代码即inv_icm20948_initialize函数进行解析。为了便于理解和回顾,再次贴出其源码,在EMD-Core\sources\Invn\Devices\Drivers\IC…...
NC 和为K的连续子数组
系列文章目录 文章目录 系列文章目录前言 前言 前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站,通俗易懂,风趣幽默,忍不住分享一下给大家。点击跳转到网站,这篇文章男女通用,看懂了就去分享给你的码吧。 描述 给定一个无序…...
JS设计模式之装饰者模式:优雅的给对象增添“魔法”
引言 在前端开发中,我们经常会遇到需要在不修改已有代码的基础上给对象添加新的行为或功能的情况。而传统的继承方式并不适合这种需求,因为继承会导致类的数量急剧增加,且每一个子类都会固定地实现一种特定的功能扩展。 装饰者模式则提供了…...
准备好了吗?JAVA从业AI开发的学习路线详解
作为一个拥有扎实 Java 基础的人,想要涉足人工智能(AI)应用开发,你已经在编程能力方面打下了很好的基础。Java 是一种通用的、强类型的语言,非常适合于开发高性能的应用程序,尤其是在后端服务和大规模分布式…...
神经网络通俗理解学习笔记(1)
神经网络通俗理解学习笔记(1) 神经网络原理激活函数前向传播和反向传播多层感知机代码实现加载数据网络结构损失函数优化器训练测试保存 回归问题一元线性回归多元线性回归多项式回归 线性回归代码实现数据生成设置超参数初始化参数可视化Pytorch模型实现…...
有n个人,他们需要分配m元钱(m>n),每个人至少分到1元钱,且每个人分到的钱数必须是整数。请问有多少种分配方案?
分配方案 描述 有n个人,他们需要分配m元钱(m>n),每个人至少分到1元钱,且每个人分到的钱数必须是整数。请问有多少种分配方案? 输入 一行,两个整数,分别是人数n与钱数m,用一个空格隔开。 输出 一行&am…...
光耦——创新引擎 助推中国经济高质量发展
近年来,中国经济正处于转型升级的关键时期,高质量发展成为经济发展的重要目标。在这一伟大征程中,光耦作为一种关键性的电子元器件,正在发挥着重要的作用,助力中国经济迈向更加光明的未来。 光耦概念及工作原理 ▲光耦…...
Go 中 RPC 的使用教程
前言 RPC(Remote Procedure Call)是一种允许程序调用远程服务器上函数的方法,调用过程对于开发者来说像是调用本地函数一样方便。Go 语言自带了强大的 net/rpc 库,能够让开发者轻松实现基于 Go 的 RPC 服务。本文将介绍 Go 中 RP…...
挖耳勺可以伸进耳朵多深?安全可视挖耳勺推荐!
一般来说,挖耳勺不应该伸进耳朵太深,外耳道的长度大约在2.5厘米到3.5厘米之间,但不建议将挖耳勺伸进超过外耳道外1/3的深度,也就是大概1厘米左右较为安全。因为如果伸得太深,很容易损伤外耳道皮肤,引起疼痛…...
SuperMap GIS基础产品FAQ集锦(20240911)
一、SuperMap iObjects Java 问题1:【iObject Python】Objects Python产品有哪些能力特性和优势? 11.2.0 【解决办法】iObjects Python产品包含传统GIS功能(基于iObjects Java扩展的功能接口)和AI GIS功能模块。 其中传统GIS功能…...
从状态管理到性能优化:全面解析 Android Compose
文章目录 引言一、Android Compose基本概念1.1 什么是Android Compose?1.2 Compose的优势1.3 如何在项目中使用Compose 二、Compose中的状态管理2.1 状态管理的重要性2.2 Compose中的状态和数据流2.3 使用State和MutableState处理状态2.4 通过ViewModel进行状态管理 三、Compo…...
ChatGPT提示词优化大师使用指南
我希望你成为我的ChatGPT提示词优化大师。 您的目标是帮助我根据自己的需要制定尽可能最好的提示。 你提供的提示应该是站在我向ChatGPT发起请求的角度来写的。我的初始提示词如下:此处填入你的初始提示词 ChatGPT提示词生成器 我希望你充当提示词生成器。 比如&…...
计算机毕业设计 智能推荐旅游平台 Java+SpringBoot+Vue 前后端分离 文档报告 代码讲解 安装调试
🍊作者:计算机编程-吉哥 🍊简介:专业从事JavaWeb程序开发,微信小程序开发,定制化项目、 源码、代码讲解、文档撰写、ppt制作。做自己喜欢的事,生活就是快乐的。 🍊心愿:点…...
【拥抱AI】基于多种数据分段工具的优缺点分析
最近在深入了解RAG方面的知识,其中数据清洗和数据分段是创建知识库的重要步骤。数据清洗目前暂时选用了MinerU,然后就需要针对数据分段进行选型。 以下是我了解到的几种数据分段工具,简单总结了一下它们的优缺点,权当笔记分享&am…...
在 Windows 系统上,文件传输到虚拟机(VM)可以通过 VS Code 的图形界面(GUI)或命令行工具进行操作
在 Windows 系统上,文件传输到虚拟机(VM)可以通过 VS Code 的图形界面(GUI)或命令行工具进行操作。以下是几种方法: ### 方法 1: 使用 VS Code 图形界面 1. **连接到远程 VM**: - 在 VS Cod…...
kafka的主要功能
Apache Kafka 是一个分布式流处理平台,它最初由 LinkedIn 开发,后来捐赠给了 Apache Software Foundation,并成为了 Apache 的顶级项目。Kafka 设计用于处理实时数据流,并且提供了高性能、可扩展性和持久性。下面是 Kafka 的主要功…...
vue3中provide和inject详解
provide和inject是什么 provide 和 inject 是 Vue.js 框架中提供的一种依赖注入机制。这种机制允许一个祖先组件(提供者)向其所有子孙组件(使用者)提供数据或方法,而不需要通过逐层组件传递属性(props&…...
相约华中科技大学,移动云技术论坛来了!NineData创始人CEO叶正盛将分享《数据库全球实时传输技术实践》的主题演讲
2024年9月12日,中国移动云能力中心将在华中科技大学举办“智算浪潮下数据库发展论坛”,共同探讨数据库技术与应用的创新,分享算力网络时代数据库未来发展的洞见。本次论坛,NineData 创始人&CEO 叶正盛受邀参会,并来…...
C++实现分布式网络通信框架RPC(3)--rpc调用端
目录 一、前言 二、UserServiceRpc_Stub 三、 CallMethod方法的重写 头文件 实现 四、rpc调用端的调用 实现 五、 google::protobuf::RpcController *controller 头文件 实现 六、总结 一、前言 在前边的文章中,我们已经大致实现了rpc服务端的各项功能代…...
【Oracle APEX开发小技巧12】
有如下需求: 有一个问题反馈页面,要实现在apex页面展示能直观看到反馈时间超过7天未处理的数据,方便管理员及时处理反馈。 我的方法:直接将逻辑写在SQL中,这样可以直接在页面展示 完整代码: SELECTSF.FE…...
IGP(Interior Gateway Protocol,内部网关协议)
IGP(Interior Gateway Protocol,内部网关协议) 是一种用于在一个自治系统(AS)内部传递路由信息的路由协议,主要用于在一个组织或机构的内部网络中决定数据包的最佳路径。与用于自治系统之间通信的 EGP&…...
Java多线程实现之Callable接口深度解析
Java多线程实现之Callable接口深度解析 一、Callable接口概述1.1 接口定义1.2 与Runnable接口的对比1.3 Future接口与FutureTask类 二、Callable接口的基本使用方法2.1 传统方式实现Callable接口2.2 使用Lambda表达式简化Callable实现2.3 使用FutureTask类执行Callable任务 三、…...
在Ubuntu中设置开机自动运行(sudo)指令的指南
在Ubuntu系统中,有时需要在系统启动时自动执行某些命令,特别是需要 sudo权限的指令。为了实现这一功能,可以使用多种方法,包括编写Systemd服务、配置 rc.local文件或使用 cron任务计划。本文将详细介绍这些方法,并提供…...
css的定位(position)详解:相对定位 绝对定位 固定定位
在 CSS 中,元素的定位通过 position 属性控制,共有 5 种定位模式:static(静态定位)、relative(相对定位)、absolute(绝对定位)、fixed(固定定位)和…...
大模型多显卡多服务器并行计算方法与实践指南
一、分布式训练概述 大规模语言模型的训练通常需要分布式计算技术,以解决单机资源不足的问题。分布式训练主要分为两种模式: 数据并行:将数据分片到不同设备,每个设备拥有完整的模型副本 模型并行:将模型分割到不同设备,每个设备处理部分模型计算 现代大模型训练通常结合…...
laravel8+vue3.0+element-plus搭建方法
创建 laravel8 项目 composer create-project --prefer-dist laravel/laravel laravel8 8.* 安装 laravel/ui composer require laravel/ui 修改 package.json 文件 "devDependencies": {"vue/compiler-sfc": "^3.0.7","axios": …...
HDFS分布式存储 zookeeper
hadoop介绍 狭义上hadoop是指apache的一款开源软件 用java语言实现开源框架,允许使用简单的变成模型跨计算机对大型集群进行分布式处理(1.海量的数据存储 2.海量数据的计算)Hadoop核心组件 hdfs(分布式文件存储系统)&a…...
RSS 2025|从说明书学习复杂机器人操作任务:NUS邵林团队提出全新机器人装配技能学习框架Manual2Skill
视觉语言模型(Vision-Language Models, VLMs),为真实环境中的机器人操作任务提供了极具潜力的解决方案。 尽管 VLMs 取得了显著进展,机器人仍难以胜任复杂的长时程任务(如家具装配),主要受限于人…...
