tableau高级绘图(七)-tableau绘制三维柱图

本文介绍了如何在Tableau中制作三维柱图,通过数据源的编辑、计算字段的创建以及工作表的配置,实现了独特的可视化效果。过程中涉及到数据桶的设置、表计算、索引和形状的使用,最终通过自定义图形文件实现三维视觉呈现。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

备注:在数据可视化的过程中,三维的表现方式并不是一种最优途径,然而,我见过在一些娱乐类的资讯中,用这样的方式绘制出了有趣又吸引人的图形

数据源参见

数据准备

我们先使用Tableau读取如下数据(data.xlsx)

                   

读取完成后,右键数据源并点击“编辑数据源”,新增如下数据源(model.xlsx)并做关联

                                    

绘制作物、害虫和捕食者之间的3D三维关系像是一个多步骤的过程,涉及选择合适的工具和技术来表示这三者间复杂的生态互动。以下是详细的指导: ### 一、确定数据来源及结构 1. **收集并整理数据**:你需要有关于三种生物群体的具体信息如数量随时间变化的数据点等。 2. **明确变量维度** - X轴可以代表地理位置或时间序列; - Y轴用于表示物种的数量密度或其他定量指标; - Z轴则可用于展示第三个关键因素的影响程度。 ### 二、选择适当的绘图软件包 根据个人喜好和技术栈的不同可以选择Python里的Matplotlib、Plotly库;商业级解决方案包括Tableau, MATLAB 等都支持创建精美的交互式表。 #### 使用 Python 的 Matplotlib 库为例: ```python import numpy as np from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D import matplotlib.pyplot as plt # 示例数据生成 x = range(0,5) # 时间步长 or 地理位置索引 y_crops,y_pests,y_predators=[],[],[] for i in x: y_crop=np.random.randint(low=80,high=120) y_pest=np.random.poisson(lam=y_crop//40,size=None)+np.sin(i)*7 y_predator=max(y_pest*0.6+abs(np.cos(i))*9 ,0) y_crops.append(y_crop) y_pests.append(y_pest) y_predators.append(y_predator) fig=plt.figure() ax=fig.add_subplot(projection='3d') ax.plot(x,y_crops,'r',label="Crop") ax.plot(x,y_pests,'b',label="Pests") ax.plot(x,y_predators,'g',label="Predators") ax.set_xlabel('Time / Location Index') ax.set_ylabel('Population Density ') ax.set_zlabel('Other Impact Factor') plt.legend(loc='best') plt.show() ``` 这段代码将随机模拟一段时间内三个要素的变化趋势,并在一个共享坐标系下分别用红蓝绿线条表示出来,其中Z轴留作其他潜在影响因子的空间预留。 ### 三、优化可视化效果 - 添加标题说明每个元素含义以及整体形的主题描述。 - 调整颜色方案提高对比度以便区分不同组别。 - 如果有额外的信息比如特定事件发生的时间节点也可以标注上去增强解读性。
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