3D直方图和等高线图Python
我对matplotlib的contourf函数有问题。我有一个txt数据文件，从中导入数据。我有数据列(pm1和pm2)，我正在执行2D直方图。我想把这些数据绘制成3D直方图和等高线图，以查看最大值所在的位置。
这是我的密码：
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
rows = np.arange(200,1300,10)
hist, xedges, yedges = np.histogram2d (pm1_n, pm2_n, bins = (rows, rows) )
elements = (len(xedges) - 1) * (len(yedges) - 1)
xpos, ypos = np.meshgrid(xedges[:-1], yedges[:-1])
xpos = xpos.flatten()
ypos = ypos.flatten()
zpos = np.zeros(elements)
dx = 0.1 * np.ones_like(zpos)
dy = dx.copy()
dz = hist.flatten()
#####The problem is here#####
#ax.contourf(xpos,ypos,hist)
#ax.bar3d(xpos, ypos, zpos, dx, dy, dz, zsort='average')
plt.show()我可以绘制3d条形图，但我无法绘制轮廓图，如果我将hist放在等高线函数中，我会得到一个错误：Length of x must be number of columns in z，如果我放置dz，我得到Input z must be a 2D array，我也尝试过使用x边和yexges，但这并不能解决问题。
我认为这个问题与函数histogram2D返回的形状有关。但我不知道怎么解决。
我还想要执行一个三维条形图的颜色代码从最小到最大值。有什么事要做吗？
谢谢
回答 1
Stack Overflow用户
发布于 2016-04-07 07:12:03
也许我不明白您到底想做什么，因为我不知道您的数据是什么样子的，但是让您的contourf图与您的bar3d图共享相同的轴似乎是错误的。如果您将一个没有三维投影的轴添加到一个新的图形中，那么您应该能够使用contourf很好地制作一个hist图。使用随机正态分布数据的示例：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
n_points = 1000
x = np.random.normal(0, 2, n_points)
y = np.random.normal(0, 2, n_points)
hist, xedges, yedges = np.histogram2d(x, y, bins=np.sqrt(n_points))
fig2D = plt.figure()
ax2D = fig2D.add_subplot(111)
ax2D.contourf(hist, interpolation='nearest',
extent=(xedges[0], xedges[-1], yedges[0], yedges[-1]))
plt.show()返回类似于这的图像。
至于你的第二个问题，关于一个彩色编码的3D条形图，这个怎么样(使用与上面相同的数据，但大小为1/10 )：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
from matplotlib import cm
import matplotlib.colors as colors
n_points = 100
x = np.random.normal(0, 2, n_points)
y = np.random.normal(0, 2, n_points)
hist, xedges, yedges = np.histogram2d(x, y, bins=np.sqrt(n_points))
# Following your data reduction process
xpos, ypos = np.meshgrid(xedges[:-1], yedges[:-1])
length, width = 0.4, 0.4
xpos = xpos.flatten()
ypos = ypos.flatten()
zpos = np.zeros(n_points)
dx = np.ones(n_points) * length
dy = np.ones(n_points) * width
dz = hist.flatten()
# This is where the colorbar customization comes in
dz_normed = dz / dz.max()
normed_cbar = colors.Normalize(dz_normed.min(), dz_normed.max())
# Using jet, but should work with any colorbar
color = cm.jet(normed_cbar(dz_normed))
fig3D = plt.figure()
ax3D = fig3D.add_subplot(111, projection='3d')
ax3D.bar3d(xpos, ypos, zpos, dx, dy, dz, color=color)
plt.show()我得到了这幅图像。
https://stackoverflow.com/questions/36459220
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