前期我们已经学习过2D和3D的直方图绘制：

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现在我们尝试在三维空间上画二维的直方图。

【1】官网教程

打开官网教程，看到漂亮的2D直方图位于不同的平面上：

Create 2D bar graphs in different planes — Matplotlib 3.9.2 documentation

代码非常简洁，因此尝试做一下解读。

【2】代码解读

首先是numpy计算模块和matplot画图模块的引入：

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

然后定义了随机数种子和要画图：

# Fixing random state for reproducibility
np.random.seed(19680801) #定义随机数种子


fig = plt.figure() #定义要画图
ax = fig.add_subplot(projection='3d') #定义要画3D图

之后设定了color、yticks矩阵，并使用for循环对其输出以画图：

colors = ['r', 'g', 'b', 'y'] #定义颜色矩阵
yticks = [3, 2, 1, 0] #定义Y轴显示的坐标值
for c, k in zip(colors, yticks): #定义for循环
    # Generate the random data for the y=k 'layer'.
    xs = np.arange(20) #xs取值0,1,2...20
    ys = np.random.rand(20) #ys为1行20列随机矩阵

    # 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) #因变量定义
    cs[0] = 'c' #定义cs[0]

    # 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) #输出直方图，zs表示画图平面

上述代码中：

【a】xs = np.arange(20) 表示xs取值0,1,2..,19；

【b】ys = np.random.rand(20) 表示ys为1行20列随机矩阵，这个随机矩阵已经提前用np.random.seed(19680801)定义了随机数种子。

【c】cs = [c] * len(xs) 表达的意思是：有多少个[c]，[c]代表颜色，xs数组的长度是20，所以就是有20个[c]，表明一共有20个直方图用了同一种颜色。

【d】cs[0] = 'c'，约定了第一个直方图的颜色是cyan青绿色。

【e】zs=k, zdir='y'是指画图平面的位置，Z平面位于y=k轴。

最后设置了坐标，并输出图形：

ax.set_xlabel('X') #定义X轴
ax.set_ylabel('Y') #定义Y轴
ax.set_zlabel('Z') #定义Z轴

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

plt.show() #输出图形

图1

由图1可见，所有平面上的直方图，第一个图形总是青绿色。

至此带注释的完整代码为：

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

# Fixing random state for reproducibility
np.random.seed(19680801) #定义随机数种子


fig = plt.figure() #定义要画图
ax = fig.add_subplot(projection='3d') #定义要画3D图

colors = ['r', 'g', 'b', 'y'] #定义颜色矩阵
yticks = [3, 2, 1, 0] #定义Y轴显示的坐标值
for c, k in zip(colors, yticks): #定义for循环
    # Generate the random data for the y=k 'layer'.
    xs = np.arange(20) #xs取值0,1,2...20
    ys = np.random.rand(20) #ys取值随机，范围[0,20)

    # 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) #因变量定义
    cs[0] = 'c' #定义cs[0]

    # 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) #输出直方图，zs表示画图平面

ax.set_xlabel('X') #定义X轴
ax.set_ylabel('Y') #定义Y轴
ax.set_zlabel('Z') #定义Z轴

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

plt.show() #输出图形

【3】代码修改

【3.1】直方图颜色设置

尝试不执行cs[0] = 'c'，也就是不限定第一个矩形的值。将其改为注释：

#cs[0] = 'c' #定义cs[0]

输出图形为：

图2

由图2可见，所有平面上的第一个直方图已经不再是青绿色，而是和同平面其他方块一致。

【3.2】直方图平面设置

在前述加注释过程中，已经发现直方图平面设置在Y轴，现在尝试将其转移到X轴：

ax.bar(xs, ys, zs=k, zdir='x', color=cs, alpha=0.8)

此时的输出结果为：

图3

转移到Z轴：

ax.bar(xs, ys, zs=k, zdir='z', color=cs, alpha=0.8)

图4

【4】代码优化

图形虽然展示了坐标轴，但是没有图名，因此尝试增加图名。

ax.set_title('3D plot which has 2D bar graphs')

为了让坐标轴等突出，设置坐标轴的颜色：

ax.set_xlabel('X',color="g") #定义X轴
ax.set_ylabel('Y',color="g") #定义Y轴
ax.set_zlabel('Z',color="g") #定义Z轴

 对比不同形式的图形，增加散点图绘制：

# 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)  # 输出直方图，zs表示画图平面
ax.scatter(xs, ys, zs=k, zdir='y', color=cs1, alpha=0.8) #输出直方图，zs表示画图平面

在散点图中出现color1，需要往前追溯，增加cs1定义和输出：

colors = ['r', 'g', 'b', 'y'] #定义颜色矩阵
colors1 = ['b', 'y', 'r', 'g'] #定义颜色矩阵
yticks = [3, 2, 1, 0] #定义Y轴显示的坐标值
for c, k ,c1 in zip(colors, yticks,colors1): #定义for循环
    # Generate the random data for the y=k 'layer'.
    xs = np.arange(20) #xs取值0,1,2...20
    ys = np.random.rand(20) #ys取值随机，范围[0,20)

    # 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) #因变量定义
    cs1= [c1] * len(xs) #因变量定义

输出图形为：

图5

输出结果如图5所示，同时绘制了散点图和直方图，且散点图位于直方图的顶端。

至此的完整代码为：

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

# Fixing random state for reproducibility
np.random.seed(19680801) #定义随机数种子


fig = plt.figure() #定义要画图
ax = fig.add_subplot(projection='3d') #定义要画3D图

colors = ['r', 'g', 'b', 'y'] #定义颜色矩阵
colors1 = ['b', 'y', 'r', 'g'] #定义颜色矩阵
yticks = [3, 2, 1, 0] #定义Y轴显示的坐标值
for c, k ,c1 in zip(colors, yticks,colors1): #定义for循环
    # Generate the random data for the y=k 'layer'.
    xs = np.arange(20) #xs取值0,1,2...20
    ys = np.random.rand(20) #ys取值随机，范围[0,20)

    # 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) #因变量定义
    cs1= [c1] * len(xs) #因变量定义
    #cs[0] = 'c' #定义cs[0]

    # 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)  # 输出直方图，zs表示画图平面
    ax.scatter(xs, ys, zs=k, zdir='y', color=cs1, alpha=0.8) #输出直方图，zs表示画图平面

ax.set_xlabel('X',color="g") #定义X轴
ax.set_ylabel('Y',color="g") #定义Y轴
ax.set_zlabel('Z',color="g") #定义Z轴
ax.set_title('3D plot which has 2D bar graphs')
# On the y-axis let's only label the discrete values that we have data for.
ax.set_yticks(yticks) #将yticks输出
ax.set_zlim(-0.1, 1.5) #设置Z轴
plt.show() #输出图形

【5】总结

学习了在三维坐标上绘制二维直方图，设置了坐标，修改了第一个直方图的颜色，并尝试了散点图和直方图的同时输出。