python - Plotly:如何制作 3D 堆叠直方图？

Question

我有几个使用 plotly 成功绘制的直方图像这样:

fig.add_trace(go.Histogram(x=np.array(data[key]), name=self.labels[i]))

我想创建类似 this 3D stacked histogram 的东西但不同的是，里面的每一个2D直方图都是真实的直方图，而不仅仅是硬编码的线(我的数据是[0.5 0.4 0.5 0.7 0.4]所以直接使用Histogram很方便)

请注意，我要问的与 this 不相似因此也不同于 this .在 matplotlib 示例中，数据直接呈现在二维数组中，因此直方图是第三维。在我的例子中，我想为一个函数提供许多已经计算出的直方图。

Answer 1

下面的代码片段负责图形的分箱和格式化，因此它显示为使用 go.Scatter3D 和 np.Histogram 的多个轨迹的堆叠 3D 图表.输入是使用 np.random.normal(50, 5, size=(300, 4)) 随机数的数据帧如果这是您可以使用的东西，我们可以讨论更多其他细节:

图 1:角度 1

图 2: 角度 2

完整代码:

# imports
import numpy as np
import pandas as pd
import plotly.express as px
import plotly.graph_objects as go
import plotly.io as pio

pio.renderers.default = 'browser'

# data
np.random.seed(123)
df = pd.DataFrame(np.random.normal(50, 5, size=(300, 4)), columns=list('ABCD'))

# plotly setup
fig=go.Figure()

# data binning and traces
for i, col in enumerate(df.columns):
    a0=np.histogram(df[col], bins=10, density=False)[0].tolist()
    a0=np.repeat(a0,2).tolist()
    a0.insert(0,0)
    a0.pop()
    a1=np.histogram(df[col], bins=10, density=False)[1].tolist()
    a1=np.repeat(a1,2)
    fig.add_traces(go.Scatter3d(x=[i]*len(a0), y=a1, z=a0,
                                mode='lines',
                                name=col
                               )
                  )
fig.show()