python - 是否可以在 matplotlib 中叠加 3-d 条形图？

Question

本质上是这个的 3d 版本:Plot two histograms at the same time with matplotlib

虽然我不知道该怎么做，因为我使用的是 Axes 3d。

from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

kets = ["|00>","|01>","|10>","|11>"] #my axis labels

fig = plt.figure()
ax1  = fig.add_subplot(111,projection = '3d')

xpos = [0,0,0,0,1,1,1,1,2,2,2,2,3,3,3,3]
xpos = [i+0.25 for i in xpos]
ypos = [0,1,2,3,0,1,2,3,0,1,2,3,0,1,2,3]
ypos = [i+0.25 for i in ypos]
zpos = [0]*16

dx    = 0.5*np.ones(16)
dy    = 0.5*np.ones(16)
dz    = [1,0,0,0,0,1,0,0,0,0,0,1,0,0,1,0]
dz2   = [0.2*i for i in dz] # to superimpose dz

ticksx = np.arange(0.5,4,1)
ticksy = np.arange(0.6,4,1)

ax1.bar3d(xpos, ypos, zpos, dx , dy ,dz,  color = '#ff0080', alpha = 0.5)

ax1.w_xaxis.set_ticklabels(kets)
ax1.w_yaxis.set_ticklabels(kets)
ax1.set_zlabel('Coefficient')

plt.xticks(ticksx,kets)
plt.yticks(ticksy,kets)

plt.show()

Answer 1

您已经解决了一半的问题，因为第一个棘手的问题是使用 alpha=0.5 将条形图设置为半透明。 .还有一个更微妙的问题需要处理。

第一个天真的尝试是将您的电话复制到 bar3d到另一个数据集。这应该有效，并且在某种程度上确实有效。您的条形彼此完全重叠(在 dz2 中，非零值都包含在 dz 中的高条形中)，因此我建议使较小的条形不那么透明，而使较高的条形更透明，如下所示:

# less transparent
ax1.bar3d(xpos, ypos, zpos, dx , dy ,dz,  color = '#ff0080', alpha = 0.3)
# use dz2, fully opaque, and bluish
ax1.bar3d(xpos, ypos, zpos, dx , dy ,dz2,  color = '#008080', alpha = 1)

然而，这会产生丑陋和不想要的结果，即 z==0 处的一些人脸。似乎在 z>0 处呈现在人脸前面.它可能特定于正在使用的后端:我从 ipython 运行它使用 Qt4Agg 后端。这也允许我围绕情节旋转，在这种情况下，这种方法显然存在致命的渲染问题。这是一张静止图像:



您可以在左侧的第二个栏上看到栏后面的零级补丁似乎在栏的顶部补丁前面。显然不是你(或任何人，就此而言)需要的。

经过一些实验(以及来自 this answer 的有用提示)我意识到 bar3d同时绘制多个条形图时简直就是马车。解决方法很简单:使用循环一个一个地创建每个条形，问题(几乎完全)就消失了:

from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

kets = ["|00>","|01>","|10>","|11>"] #my axis labels

fig = plt.figure()
ax1  = fig.add_subplot(111,projection = '3d')

xpos = [0,0,0,0,1,1,1,1,2,2,2,2,3,3,3,3]
xpos = [i+0.25 for i in xpos]
ypos = [0,1,2,3,0,1,2,3,0,1,2,3,0,1,2,3]
ypos = [i+0.25 for i in ypos]
zpos = [0]*16

dx    = 0.5*np.ones(16)
dy    = 0.5*np.ones(16)
dz    = [1,0,0,0,0,1,0,0,0,0,0,1,0,0,1,0]
dz2   = [0.2*i for i in dz] # to superimpose dz

ticksx = np.arange(0.5,4,1)
ticksy = np.arange(0.6,4,1)

# only change here:
# new loop, changed alphas and a color
for k in range(len(xpos)):
    ax1.bar3d(xpos[k], ypos[k], zpos[k], dx[k] , dy[k] ,dz[k],  color = '#ff0080', alpha = 0.3)
    ax1.bar3d(xpos[k], ypos[k], zpos[k], dx[k] , dy[k] ,dz2[k],  color = '#008080', alpha = 1)


ax1.w_xaxis.set_ticklabels(kets)
ax1.w_yaxis.set_ticklabels(kets)
ax1.set_zlabel('Coefficient')

plt.xticks(ticksx,kets)
plt.yticks(ticksy,kets)

plt.show()

当使用交互式后端旋转此图时，很明显它的行为几乎完美(尽管从某些查看方向仍然存在小故障)。这是来自固定解决方案的静止图像:



最后，请注意，即使没有渲染故障，理解这种重叠的条形图也并不容易。您在问题中链接到的 2d 案例可以摆脱它，因为两个颠簸明显分开。如果它们有巨大的重叠，那么情节将更难以理解。我建议考虑其他可视化方式，例如将每个条形切割成两个(每个条形都有一个垂直平面)并绘制两组 z每个位置并排的数据。