Matplotlibを使用してPythonで3Dヒストグラムをレンダリングするにはどうすればよいですか?
Pythonで3Dヒストグラムをレンダリングするには、次の手順を実行できます-
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図のサイズを設定し、サブプロット間およびサブプロットの周囲のパディングを調整します。
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figure()を使用して、新しいフィギュアを作成するか、既存のフィギュアをアクティブにします メソッド。
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サブプロットの配置として、現在の図に軸を追加します。
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numpyを使用してx3、y3、z3データポイントを作成します。
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dx、dyを作成します およびdz numpyを使用したデータポイント。
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bar3d()を使用する 3Dバーをプロットする方法 。
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軸を非表示にするには、axis('off' )名前によるクラス。
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図を表示するには、 show()を使用します メソッド。
例
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50]
plt.rcParams["figure.autolayout"] = True
fig = plt.figure()
ax1 = fig.add_subplot(111, projection='3d')
x3 = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
y3 = [5, 6, 7, 8, 2, 5, 6, 3, 7, 2]
z3 = np.zeros(10)
dx = np.ones(10)
dy = np.ones(10)
dz = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
ax1.bar3d(y3, x3, z3, dx, dy, dz, color="red")
ax1.axis('off')
plt.show() 出力
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matplotlibとPythonを使用して、複数のプロットを同じ図にプロットするにはどうすればよいですか?
Matplotlibは、データの視覚化に使用される人気のあるPythonパッケージです。 データを視覚化することは、実際に数値を調べたり複雑な計算を実行したりすることなく、データで何が起こっているのかを理解するのに役立つため、重要なステップです。 定量的な洞察を聴衆に効果的に伝えるのに役立ちます。 Matplotlibは、データを使用して2次元プロットを作成するために使用されます。 Pythonアプリケーションにプロットを埋め込むのに役立つオブジェクト指向APIが付属しています。 Matplotlibは、IPythonシェル、Jupyterノートブック、SpyderIDEなどで使用できま
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matplotlibを使用してPythonを使用してヒストグラムを作成するにはどうすればよいですか?
Matplotlibは、データの視覚化に使用される人気のあるPythonパッケージです。 データを視覚化することは、実際に数値を調べたり複雑な計算を実行したりすることなく、データで何が起こっているのかを理解するのに役立つため、重要なステップです。 定量的な洞察を聴衆に効果的に伝えるのに役立ちます。 Matplotlibは、データを使用して2次元プロットを作成するために使用されます。 Pythonアプリケーションにプロットを埋め込むのに役立つオブジェクト指向APIが付属しています。 Matplotlibは、IPythonシェル、Jupyterノートブック、SpyderIDEなどで使用できま