首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

python中三维条形图如何根据最高、最低或某一截止值对变量进行着色

在Python中,可以使用Matplotlib库来绘制三维条形图,并根据最高、最低或某一截止值对变量进行着色。下面是一个完善且全面的答案:

三维条形图是一种用于可视化三维数据的图表类型,它可以展示不同变量在三个维度上的关系。在Python中,可以使用Matplotlib库的mplot3d模块来绘制三维条形图。

首先,需要导入必要的库和模块:

代码语言:txt
复制
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

接下来,准备数据。假设我们有三个变量x、y、z,分别表示横轴、纵轴和高度。可以使用NumPy库生成一些示例数据:

代码语言:txt
复制
x = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
y = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
z = np.array([10, 5, 8, 3, 6])

然后,创建一个三维坐标系,并绘制三维条形图:

代码语言:txt
复制
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')

# 绘制三维条形图
ax.bar3d(x, y, np.zeros_like(z), 0.8, 0.8, z)

# 设置坐标轴标签
ax.set_xlabel('X')
ax.set_ylabel('Y')
ax.set_zlabel('Z')

# 显示图表
plt.show()

上述代码中,ax.bar3d()函数用于绘制三维条形图,其中的参数分别表示x、y、z坐标,以及条形的宽度、深度和高度。

如果要根据最高、最低或某一截止值对变量进行着色,可以使用ax.bar3d()函数的color参数。该参数可以接受一个数组,用于指定每个条形的颜色。例如,可以根据最高值对变量进行着色:

代码语言:txt
复制
colors = ['r', 'g', 'b', 'y', 'c']
ax.bar3d(x, y, np.zeros_like(z), 0.8, 0.8, z, color=colors)

上述代码中,colors数组指定了每个条形的颜色,可以根据具体需求进行调整。

综上所述,使用Matplotlib库的mplot3d模块可以在Python中绘制三维条形图,并根据最高、最低或某一截止值对变量进行着色。更多关于Matplotlib库的使用方法和示例,可以参考腾讯云的Matplotlib产品介绍链接:Matplotlib产品介绍

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

让你彻底弄懂用Python绘制条形图(柱状图)

height:一个数数组,条形图的纵坐标(高度)。 [width]:一个数数组,条形的宽度,默认0.8,为可选参数。 [bottom]:一个数数组,条形的起始高度,默认0,为可选参数。...从以上结果可以发现,由于数据较多,条形图密密麻麻,看不出具体趋势。故在绘图之前,最好先进行统计汇总。...width:一个数数组,条形的宽度。 [height]:一个数数组,条形的高度,默认0.8,为可选参数。 **kwargs:不定长关键字参数,用字典形式设置条形图的其它参数。...五、叠加条形图 有时一个变量的数值恒小于另一个变量,这时可以把两个条形图绘制到一个条形图中,用不同的颜色显示这两个条形图即可。...比如股票价格的最小恒小于最大,可以把这两个数组绘制在同一个条形图中,具体语句如下: result = date.groupby(date.index.year).agg(high=('最高价','mean

12.1K40

PLoS Med. | 基于人工智能的心脏-肿瘤学精准医学研究

2 开发纵向的患者-患者网络聚类方法的过程 研究人群和临床变量的选择 本研究的患者人群是从1997年3月到2019年1月,所有在克利夫兰诊所行肿瘤专家治疗的成年癌症患者,根据心脏危险因素概况心脏共病进行心脏病评估...利用预处理后的患者-临床变量矩阵,采用余弦测度作为相似度度量,生成患者-患者相似度网络。然后,作者进行K-means聚类,根据余弦测度(seemmethods)将患者布局到不同的亚组。...最后,作者进行了临床变量网络分析,以加强CTRCD每个风险亚组的临床解释。整体研究设计见图2。 图2:整体研究设计。...一个关键的发现是心脏变量(包括肌钙蛋白-T和N端脑钠肽前体(NT-proBNP))在最高新生CTRCD风险亚组(橙色)与最低风险亚组(蓝色)有更强的连通性(图5)。...PCC的前15%用于每个网络的最终截止。在这一临界下,所有集群的相关性最高为0.008。节点大小表示连接程度(连通性)。边缘的大小表示临床变量网络中的PCC

58520
  • 50 个数据可视化图表

    这些图表列表允许您使用 python 的 matplotlib 和 seaborn 库选择要显示的可视化对象。 这些图表根据可视化目标的 7 个不同情景进行分组。...相关图(Correllogram) 相关图用于直观地查看给定数据框(数组)中所有可能的数值变量之间的相关度量。 9....类型变量的直方图(Histogram for Categorical Variable) 类型变量的直方图显示该变量的频率分布。通过条形图进行着色,可以将分布与表示颜色的另一个类型变量相关联。...分布式包点图(Distributed Dot Plot) 分布式包点图显示按组分割的点的单变量分布。点数越暗,该区域的数据点集中度越高。通过中位数进行不同着色,组的真实定位立即变得明显。 26....条形图(Bar Chart) 条形图是基于计数任何给定指标可视化项目的经典方式。在下面的图表中,我为每个项目使用了不同的颜色,但您通常可能希望为所有项目选择一种颜色,除非您按组进行着色

    4K20

    开发 | 用数据说话,R语言有哪七种可视化应用?

    产品进行分类的变量,命名为Item_Type,图中以不同的颜色作为显示。...直方图 使用场景:直方图用于连续变量的可视化分析。将数据划分,并用概率的形式呈现数据的规律。我们可以将分类根据需求进行组合和拆分,从而通过这种方式看到数据的变化。...堆叠条形图是柱状图的一个高级版本,可以将分类变量组合进行分析。...在我们的案例中,如果我们想要找出每个折扣店每个商品销售的价格的情况,包括最低价,最高价和中间价,箱线图就大有用处。除此之外,箱线图还可以提供非正常价格商品销售的情况,如下图所示。...热点图 使用场景:热点图用颜色的强度(密度)来显示二图像中的两个多个变量之间的关系。可对图表中三个部分的进行信息挖掘,两个坐标和图像颜色深度。

    2.3K110

    总结了50个最有价值的数据可视化图表

    这些图表列表可以使用 python 的 matplotlib 和 seaborn 库选择要显示的可视化对象。 这些图表根据可视化目标的 7 个不同情景进行分组。...相关图(Correllogram) 相关图用于直观地查看给定数据框(数组)中所有可能的数值变量之间的相关度量。 9....类型变量的直方图(Histogram for Categorical Variable) 类型变量的直方图显示该变量的频率分布。通过条形图进行着色,可以将分布与表示颜色的另一个类型变量相关联。...分布式包点图(Distributed Dot Plot) 分布式包点图显示按组分割的点的单变量分布。点数越暗,该区域的数据点集中度越高。通过中位数进行不同着色,组的真实定位立即变得明显。 26....条形图(Bar Chart) 条形图是基于计数任何给定指标可视化项目的经典方式。在下面的图表中,我为每个项目使用了不同的颜色,但您通常可能希望为所有项目选择一种颜色,除非您按组进行着色

    3.3K10

    50个最有价值的数据可视化图表(推荐收藏)

    这些图表列表允许您使用 python 的 matplotlib 和 seaborn 库选择要显示的可视化对象。 这些图表根据可视化目标的 7 个不同情景进行分组。...相关图(Correllogram) 相关图用于直观地查看给定数据框(数组)中所有可能的数值变量之间的相关度量。 ? 9....类型变量的直方图(Histogram for Categorical Variable) 类型变量的直方图显示该变量的频率分布。通过条形图进行着色,可以将分布与表示颜色的另一个类型变量相关联。 ?...分布式包点图(Distributed Dot Plot) 分布式包点图显示按组分割的点的单变量分布。点数越暗,该区域的数据点集中度越高。通过中位数进行不同着色,组的真实定位立即变得明显。 ?...条形图(Bar Chart) 条形图是基于计数任何给定指标可视化项目的经典方式。在下面的图表中,我为每个项目使用了不同的颜色,但您通常可能希望为所有项目选择一种颜色,除非您按组进行着色。 ?

    4.6K20

    一图胜千言!这10种可视化技术你必须知道

    将数据有效组织起来,利于提出新的猜想,引导某一项目下一步的走向。 本文将会介绍到十种可视化技术。以后,无论你是想让大家认可理论,还是为了规划项目的下一步计划,这些可视化方法都能帮助你分析数据。 ?...如果要分析变量分布,并且这些变量又比较固定,比如只存在低、正常、高,是、否,或者常规驱动、电驱动、混合驱动等有限选项,那么这个时候最适合的选择就是条形图或者饼状图。...如果数据类别过多的话,无论是条形图还是饼状图,可视化的效果都不会太好。在这种情况下,可以考虑只对前几项最大进行可视化处理。...比如我们可以根据每个房子卧室的数量来进行上色,从而就可以获得一个三图。 ? 如果想把散点图扩展为三图或者是四图,一个较为简便的方法就是改变气泡的颜色和大小。...然后,只要在地图上添加一个色谱,即从表示最低折扣的蓝色一直到表示最高折扣的红色,就可以将数据全部绘制到一张美国地图上。 ?

    91210

    50种常见Matplotlib科研论文绘图合集!赶紧收藏~~

    01 关联 (Correlation) 关联图表用于可视化2个更多变量之间的关系。也就是说,一个变量如何相对于另一个变化。...这可用于这些组上的大量数据和计算操作进行分组。 reset_index重置DataFrame的索引,并使用默认。如果DataFrame具有MultiIndex,则此方法可以删除一个多个级别。...8、相关图 (Correllogram) 相关图用于直观地查看给定数据框(数组)中所有可能的数值变量之间的相关度量。...通过条形图进行着色,可以将分布与表示颜色的另一个类型变量相关联。 22、密度图 (Density Plot) 密度图是一种常用工具,用于可视化连续变量的分布。...通过“响应”变量它们进行分组,您可以检查 X 和 Y 之间的关系。以下情况用于表示目的,以描述城市里程的分布如何随着汽缸数的变化而变化。

    4.1K20

    1.基础知识(3) --Matlab绘制特殊的图形

    此外,还要更改沿 x 轴的每个刻度关联的标签。并用一个字符向量元胞数组来指定刻度标签。要在标签中包含特殊字符希腊字母,可使用 TeX 标记,例如用 \pi 表示 π 符号。...指数标签和刻度标签会相应地进行更改。 x = linspace(0,5,1000); y = 100*exp(x)....Z = peaks(100); Z 中的最小和最大数据四舍五入取整,并分别将这些存储到 zmin 和 zmax 中。将 zlevs 定义为 40 个介于 zmin 和 zmax 之间的。...hold on contour(Z,zindex,'LineWidth',2) hold off ---- 3、按高度为三条形着色 此示例演示如何根据条形高度为条形着色,以此方式来修改三条形图。...使用 magic 函数得到数据的三条形图。在数组 b 中返回用于创建条形图的曲面对象。向图形添加颜色栏。

    3.4K30

    《数据可视化基础》第四章:可视化图形推荐

    这个时候如果分组比较少的话,分组的条形图可以使用的。另外,堆叠的条形图基本使用所有情况,如果是比例沿连续性变量进行变化的时候,使用堆叠的密度图是可以的。 ?...在这种情况下,轮廓线,2D箱六角箱可提供替代方案。另一方面,当我们要可视化两个以上的变量时,我们可以选择以相关图而不是基础原始数据的形式绘制相关系数。 ?...此外,我们可以根据数据为地图中的区域着色,从而显示不同区域中的数据。这样的图被称为choropleth。...在某些情况下,根据其他一些数量(例如人口数量)使不同区域变形将每个区域简化为正方形可能会有所帮助。这种可视化称为制图(cartograms)。 ?...6 不确定性 误差棒用来表示某一类数据的可能的范围,我们可以在水平和垂直的方面来显示误差棒。 ? 为了获得比使用误差线分级误差线更详细的可视化效果,我们可以可视化实际的置信。

    2.4K30

    Google数据可视化团队:数据可视化指南(中文版)

    表示随时间变化的图表包括:折线图,柱状图(条形图)和面积图。 ? *基线是y轴上的起始。 柱状图(条形图)和饼图 柱状图(条形图)和饼图都可用于显示比例,表示部分与总体的对比。...无障碍 为了适应看不到颜色差异的用户,您可以使用其他方法来强调数据,例如高对比度着色,形状纹理。 将文本标签应用于数据还有助于说明其含义,同时消除图例的需求。 3....文字排版 文本可用于不同的图表元素,包括: · 图表标题 · 数据标签 · 轴标签 · 图例 图表标题通常是具有最高层次结构的文本,轴标签和图例具有最低级别的层次结构。 ?...坐标轴 一个多个坐标轴显示数据的比例和范围。例如,折线图沿水平和垂直坐标轴显示一系列。 ? 柱状图(条形图)基线 柱状图(条形图)应从为零的基线(y轴上的起始)开始。...设备类型决定了如何执行缩放。 · 在PC端,通过单击、拖动滚动进行缩放 · 在移动端,通过捏合进行缩放 当缩放不是主要操作时,可以通过单击和拖动(在PC端)双击(在移动端)来实现。

    5.1K31

    计算与推断思维 六、可视化

    默认情况下,barh将类别(年)从最低最高排序。 所以我们将运行这个代码,但不按count进行排序。...条形图用做类别变量的可视化。 当变量是数值,并且我们创建可视化时,必须考虑其之间的数值关系。 这是下一节的主题。 数值分布 可视化数值分布 数据科学家研究的许多变量是定量的数值的。...1和2是数字,在这种情况下,从2中减1取0,1和2的平均值,这三个执行其他算术是没有意义的。 SEX是一个类别变量,即使这些已经赋予一个数字代码。...有时,必须在第一个最后一个箱中进行调整,以确保包含变量的最小和最大。在前面研究的人口普查数据中,你看到了一个这样的调整的例子,其中“100”岁的年龄实际上意味着“100 岁以上”。...在本节中,我们将看到如何叠加绘图,即将它们绘制在单个图形中,拥有同一坐标轴 为了使重叠有意义,重叠的图必须表示相同的变量并以相同的单位进行测量。

    2.8K20

    如何Python里用ggplot2绘图

    但是,如果您经常使用Python,那么实现图形语法将非常具有挑战性,因为在流行的绘图库(如matplotlibseaborn)中缺少标准化语法。...这可以是从条形图到散点图任何其他现有绘图类型的任何内容。 前三个部分是强制性的。没有数据,就没有什么可以绘制的。如果没有轴的定义,也没有什么可以绘制的。最后,不定义几何对象,你只会看到一个空坐标系。...根据您想要绘制的数据的结构,使用较少的坐标系(如极坐标系统)可能提供一种更好的可视化数据的方法。最后,主题提供了各种选项来设计绘图的所有非数据元素,如图例、背景注释。...接下来,我们定义变量“class”将显示在x轴上。最后,我们说我们要使用一个条形图,其中的条形图大小为20,以可视化我们的数据。...,并根据变量类对数据进行着色

    3.6K30

    10 分钟用 Python 搞定数据可视化!

    从数学角度来看,不同的图像有不同的用途目的,下面依次简要说明(此处姑且讨论二图像)。 散点图 还记得高中物理课学过的折射定律吗?也称为斯涅尔定律,假设不知道,我们就探索一下。...通过这个例子,可以总结如下: 绘制散点图,要有对应的两组数据(二图); 两组数据所对应的两个变量是连续变量; 散点图的用途在于发现变量之间的关系。...柱形图 柱形图(也称为:柱状图),适用于二数据集,但是有一个维度的数据需要具有比较意义。比如下面的数据: ? 对于这份数据,就比较适合用柱形图进行可视化。 ?...显然,如果用条形图、柱形图来实现可视化,效果都不是太好,因为数据量有点大了。 ? 注:因为数据量比较多,所以显示部分。 这份数据实现可视化,比较好的选择是绘制折线图。 ?...为了便于检索,把一些图形的名称列在下面,供参考: 柱形图 堆积柱形图 条形图 气泡图 直方图 箱形图 热力图 散点图 雷达图 环形图 饼图 折线图 K 线图 仪表盘 词云 对数据进行可视化的时候,要根据数据特征

    75330

    10 分钟用 Python 搞定数据可视化!

    从数学角度来看,不同的图像有不同的用途目的,下面依次简要说明(此处姑且讨论二图像)。 散点图 还记得高中物理课学过的折射定律吗?也称为斯涅尔定律,假设不知道,我们就探索一下。...通过这个例子,可以总结如下: 绘制散点图,要有对应的两组数据(二图); 两组数据所对应的两个变量是连续变量; 散点图的用途在于发现变量之间的关系。...柱形图 柱形图(也称为:柱状图),适用于二数据集,但是有一个维度的数据需要具有比较意义。比如下面的数据: ? 对于这份数据,就比较适合用柱形图进行可视化。 ?...显然,如果用条形图、柱形图来实现可视化,效果都不是太好,因为数据量有点大了。 ? 注:因为数据量比较多,所以显示部分。 这份数据实现可视化,比较好的选择是绘制折线图。 ?...为了便于检索,把一些图形的名称列在下面,供参考: 柱形图 堆积柱形图 条形图 气泡图 直方图 箱形图 热力图 散点图 雷达图 环形图 饼图 折线图 K 线图 仪表盘 词云 对数据进行可视化的时候,要根据数据特征

    77821

    使用Matplotlib的数据可视化初学者指南

    在本演练结束时,将了解如何制作几种不同类型的可视化以及如何操纵绘图的某些美学。可以在此处找到本教程中使用的数据。...预计排名最高的国家(排名最接近1)的幸福得分最高,排名最低的国家得分最低。可以使用四行简单的代码创建此可视化。...拥有标记图形不仅更专业,而且还可以更容易理解图形显示的内容,只需要额外的上下文额外的解释。现在如果想要在同一个图表上检查多个变量与国家/地区排名的关系,会发生什么?...这告诉还有其他因素会影响一个国家的幸福分数,也应该它们进行调查。 散点图有助于识别数据中存在的线性关系。但是没有一种简单的方法可以在Matplotlib中的散点图上添加回归线。...换句话说最常见的幸福分数是4.5左右的条形图 在Matplotlib中构建条形图比想象的要困难一些。它可以在几行代码中完成,但了解这段代码的作用非常重要。

    1.4K40

    使用Seaborn进行房价数据可视化

    Seaborn 是一个数据可视化库,可帮助在Python中创建有趣的数据可视化。大多数数据分析需要识别趋势和建立模型。本文将帮助您开始使用 Seaborn库创建数据可视化。...二、探究房屋面积房屋单价的影响 —使用图形:联合分布图 (Jointplot) 联合分布图 (Jointplot)采用两个变量并一起创建直方图和散点图。...Barplot) 条形图用于绘制分类列和数字列。...让我们用“CATE”和“subway”创建一个“price”的条形图,让我们看看哪类房屋单价高。 ? 数据显示,西城区的房屋平均单价最高,石景山地区的房屋平均单价最低。 ? ?...此外,值得注意的一点是,为分类 - 连续变量创建了一个箱线图,这意味着如果x轴是分类的并且y轴是连续的,则应创建箱线图小提琴图。

    1.5K10

    谷歌Material Design可视化数据设计规范指南

    表示随时间变化的图表包括:折线图,柱状图(条形图)和面积图。 *基线是y轴上的起始。 柱状图(条形图)和饼图 柱状图(条形图)和饼图都可用于显示比例,表示部分与总体的对比。...颜色表示含义 无障碍 为了适应看不到颜色差异的用户,您可以使用其他方法来强调数据,例如高对比度着色,形状纹理。 将文本标签应用于数据还有助于说明其含义,同时消除图例的需求。 3....文字排版 文本可用于不同的图表元素,包括: · 图表标题 · 数据标签 · 轴标签 · 图例 图表标题通常是具有最高层次结构的文本,轴标签和图例具有最低级别的层次结构。...坐标轴 一个多个坐标轴显示数据的比例和范围。例如,折线图沿水平和垂直坐标轴显示一系列。 柱状图(条形图)基线 柱状图(条形图)应从为零的基线(y轴上的起始)开始。...设备类型决定了如何执行缩放。 · 在PC端,通过单击、拖动滚动进行缩放 · 在移动端,通过捏合进行缩放 当缩放不是主要操作时,可以通过单击和拖动(在PC端)双击(在移动端)来实现。

    3.8K21

    再谈可视化:如何展示数据

    深入去了解这些受众,以及他们的认知程度如何? 是否是第一次接受类似的数据? 最关键的,他们如何看待数据,是否你很重要?...这使得受众很容易找出最大的数据(GDP最高的地区和年份)。 4. 数据展示手段:图形篇 与表格的交互方式不同,图形是与视觉系统交互。...面积图 人眼不擅于在二空间进行定量的度量,这使得面积图比我们讨论过的其他图表类型更难阅读。因此通常避免使用面积图,只有一个当需要可视化相差极大的数值时。...方形带有第二个维度(同时有长和宽,而条形图只有长或者宽),因而能比单一度更紧凑地进行可视化。 5.展示原则:认知负荷(简化、简化、简化) 人脑的处理能力是有限的。...避免拉伸图表撑满可用空间的欲望,根据内容多少决定图表的合适大小。 去除边框 对于图中边框,一般是不需要的。可以考虑使用留白页面中的图表和其他元素进行合理的区分。

    2.7K21
    领券