《Python数据可视化编程实战》——第 5 章 创建3D可视化图表 5.1 简介

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本节书摘来自异步社区《Python数据可视化编程实战》一书中的第5章，第5.1节，作者[爱尔兰]Igor Milovanović ，颛青山 译，更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看。

第 5 章　创建3D可视化图表

本章将学习以下内容。

  • 创建3D柱状图
  • 创建3D直方图
  • 在matplotlib中创建动画
  • 用OpenGL制作动画

5.1　简介

3D可视化有时候是很有效的，有时候也是不可避免的。在这里我们将展示一些例子，这些例子将满足一些最常用的需求。

本章将会介绍并讲解一些3D可视化的话题。

python数据可视化05
m0_55680205的博客
03-25 1526
一.学习的内容 （1）绘制单子图 （2）实例1 （3）绘制多子图 （4）实例2 （5）绘制自定义区域 （6）实例3 （7）共享子图 （8）共享相邻子图和共享非相邻子图 （9）实例4 （10）子图布局：约束布局，紧密布局，自定义布局 （11）实例5 （12）定制刻度 （13）代码及效果图如下： 1） #绘制两个子图 import matplotlib.pyplot as plt ax_one = plt.subplot(326) ax_one.plot([1,2,3,4,5]) ax_two = plt.su
《Python数据可视化编程实战》—— 第 5 章　创建3D可视化图表
weixin_33804990的博客
05-02 179
本节书摘来异步社区《Python数据可视化编程实战》一书中的第5章，作者：【爱尔兰】Igor Milovanović，更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看。 第 5 章　创建3D可视化图表 Python数据可视化编程实战本章将学习以下内容。 创建3D柱状图创建3D直方图在matplotlib中创建动画用OpenGL制作动画 ...
python 系列 05 -数据可视化
短尾流浪猫
03-04 951
关于库的选择，这里不再对常用的可视化库作对比，直接用Plotly。
python数据分析与可视化——第五章实训
m0_66279156的博客
06-08 3652
利用pandas对小费数据集进行预处理
「 Python数据可视化系列」5. 使用NumPy和Matplotlib进行数据可视化
大数据与人工智能
03-04 2174
来源 |「Practical Python Data VisualizationA Fast Track ApproachTo Learning Data Visualizatio...
Python数据可视化实战第五章pyecharts实训代码
2203_75542663的博客
04-25 3385
（6）绘制售货机每月各类（按大类）商品的销售额饼图的并行多图。（5）绘制2017年每月每台售货机的销售额的时间轮播多图。( 2）绘制销量2017年6月前5的商品销售柱形图 .（2.1）绘制销量2017年前5的商品销售柱形图 .（4）绘制售货机各类（按大类）商品的销售额饼图。(1)掌握pyecharts的基础语法。(5)掌握时间线轮播多图的绘制方法。(6)掌握并行多图的绘制方法。(2)掌握柱形图的绘制方法。(3)掌握折线图的绘制方法。(4)掌握柱饼图的绘制方法。（1）获取处理好的数据 .
python数据可视化第五章子图的绘制及坐标轴共享
qq_55682472的博客
03-26 3675
5-1、绘制固定区域的子图 matplotlib可以将整个画布规划成等分布局的m乘n的矩阵区域，并按照先行后列的方式对每个区域进行编号，之后在选中的某个或某些区域中绘制单个或多个子图。 1、绘制单个子图 使用pyplot的subplot()函数可以在规划好的某个区域中绘制单个子图，subplot（）函数的语法格式下。 subplot(nrows,ncols,index,projection,polar,sharex,sharey,label,**keargs) import matplotlib.pypl
【Python实现数据可视化】创建3D柱状图
csshuke的专栏
03-31 8057
虽然matplotlib主要专注于绘图，并且主要是二维的图形，但是它也有一些不同的扩展，能让我们在地理图上绘图，让我们把Excel和3D图表结合起来。在matplotlib的世界里，这些扩展叫做工具包（toolkits）。工具包是一些关注在某个话题（如3D绘图）的特定函数的集合。 比较流行的工具包有Basemap、GTK 工具、Excel工具、Natgrid、AxesGrid和mplot3d
Python：Python数据分析基础教程/王斌会 第五章 数据的可视化分析
qq_47805483的博客
07-19 1147
图书学习打卡：Python数据分析基础教程/王斌会 第五章 数据的可视化分析 5.1 特殊统计图的绘制 #（1）初等函数 import math x=np.linspace(0,2*math.pi);x #[0,2*pi]序列 #fig,ax=plt.subplots(2,2,figsize=(15,12)) plt.plot(x,np.sin(x)) plt.plot(x,np.cos(x)) plt.plot(x,np.log(x)) plt.plot(x,np.exp(x)) #（2）极坐标图
【Python数据可视化(五)】创建3D可视化图表
ZoomToday
11-25 2419
创建3D柱状图 import random import numpy as np import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt mpl.rcParams['font.size'] = 10 fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') for z in [2011, 2012, 2013, 2014]: # xs和ys是x轴和y轴坐标；zs是z轴的坐标值
Java 和 Python 的执行方式有很大不同——Android学习
ban102055的博客
09-04 2717
特性PythonJava执行方式(解释执行)->(先编译后执行)是否需要编译否是环境需要 Python 解释器需要JDK(包含javac和java在Android Studio中不适用全自动，点击“Run”即可给你的建议：为了学习 Android 开发：直接使用。不要担心命令行，IDE 会帮你处理一切。专注于编写代码和理解 Android 的概念（如 Activity、生命周期）。为了单纯学习 Java 语法。
【TXT】用 Python 实现超漂亮的 HTML 两栏文本对比工具（支持行内差异高亮）
采菊东篱下，Python满乾坤！
09-05 1195
这个小工具虽然只有 300 多行代码，但却融合了文本处理、算法匹配、前端渲染和用户体验设计。它不仅实用，还能作为学习difflib和 HTML/CSS 布局的优秀范例。✅一句话总结：让文本对比不再枯燥，让差异“看得见”！也欢迎在评论区提出你的优化想法 😊。
torch神经网络入门级设备测试
m0_71002812的博客
09-07 661
本文介绍了一个基于PyTorch的CPU与GPU性能评估系统，用于比较不同硬件在求解常微分方程(ODE)的神经网络模型中的计算效率。系统包含以下核心功能： 自动检测CUDA可用性及GPU配置 构建多层前馈神经网络模型求解二阶ODE 性能基准测试：分别在CPU/GPU上运行相同训练任务，计算加速比 内存使用分析：对比CPU/GPU张量的内存占用情况 梯度计算专项测试：评估反向传播耗时差异 评估结果显示，在处理大规模数据(≥5000个数据点)时，GPU凭借并行计算优势可获得显著加速效果。系统适用于科研人员优化物
Java 枚举通用接口设计与实现
sunnyday0426的博客
09-04 709
本文介绍了Java中枚举类型的通用接口设计方法。通过定义BaseEnumInterface接口，可以为枚举添加code和desc属性，并提供统一的静态操作方法，如根据code获取枚举实例、获取所有编码列表、验证编码有效性等。以GenderEnum为例，展示了枚举类如何实现该接口，并演示了通过接口提供的通用方法进行便捷操作。这种设计模式提高了代码复用性，使枚举操作更加规范统一。
CentOS/Ubuntu安装显卡驱动与GPU压力测试
eeeeebv的博客
09-08 630
GPU（图形处理器）从最初专用于图形渲染发展为兼具图形处理和通用并行计算能力的核心硬件，广泛应用于游戏、AI、科学计算等领域。与CPU不同，GPU拥有数千个轻量级计算核心，擅长海量数据并行处理。主流厂商包括NVIDIA和AMD，市场呈现双寡头格局。在虚拟机中安装显卡驱动需区分虚拟显卡和物理显卡直通两种场景，后者能发挥真实性能但安装复杂。CentOS和Ubuntu系统安装显卡驱动需先禁用开源驱动并安装必要依赖包，再执行厂商驱动安装程序。最后可通过压力测试验证GPU性能表现。
AI驱动的软件测试：革命性的自动化、缺陷检测与实验优化
zzywxc787的博客
09-06 668
人工智能（AI）和机器学习（ML）技术的融入，正在从根本上重塑软件测试的格局，将其从一种主要是手动的、重复性的任务转变为一种智能的、预测性的、且持续优化的过程。*说明：多臂老虎机算法（MAB）由于将更多流量分配给了更好的版本B，其累积回报（点击次数）的增长速度远快于传统A/B测试（固定50/50分流）。： 利用NLP技术（如文本分类）自动分析新提交的Bug报告的内容、标题和描述，将其自动分类（如“前端UI问题”、“后端API错误”），并推荐或分配给最合适的开发人员（基于谁修改了相关代码文件）。
Python核心技术开发指南(037)——匿名函数
谷哥的小弟
09-05 283
本文介绍了Python中的匿名函数（lambda函数），它是一种无需名称、通过lambda关键字定义的简洁函数形式。文章对比了匿名函数与命名函数的差异，指出匿名函数适合简单逻辑和临时使用场景，尤其是作为参数传递给高阶函数时更具优势。通过多个示例展示了匿名函数在数学运算、排序、条件判断和数据过滤等场景的应用，包括与sorted()、map()、filter()等内置函数的结合使用。
Pandas数据结构（DataFrame，字典赋值）
最新发布
njxiejing的专栏
09-08 59
frame=pd.DataFrame(data,columns=["China","England","USA"])，用于指定列的顺序，指定后顺序由China，USA，England变成了China,England,USA。（2）按指定列排序：frame=pd.DataFrame(data,columns=["China","England","USA"])DataFrame是矩形的数据表，它含有一组有序且有命名的列，每一列可以是不同的数据类型（数值、字符串、布尔值等）。
CUPP针对性字典安全防范
久绊A的博客
09-08 458
CUPP（常见用户密码分析器）是一款基于社会工程学的Python工具，通过收集目标的个人信息（姓名、生日、爱好等）智能生成高针对性密码字典。相比暴力破解工具，CUPP采用交互式提问（-i模式）或命令行参数（-l、-s等）自动组合信息，并支持添加特殊字符、数字及Leet变形（如p@ssw0rd）。典型案例显示，输入目标"张三"的个人数据后，CUPP能生成如"zhang@123"、"wangcai!2024"等符合用户习惯的密码变体，显著提升破解效率。
Python数据可视化：提取并绘制荧光数据的方框图
Python内置了强大的数据处理库和图形可视化工具，使得从.csv文件中提取数据并在图表中进行可视化变得十分方便。 ### 5. Python库介绍 #### 5.1 pandas pandas是一个开源的Python数据分析库，它提供了高性能、易于...
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