Python 如何使用matplotlib/mplot3d绘制三维直方图？

我有三个数组，我正在尝试制作一个3D直方图

x = [1, 2, 3, 2, 5, 2, 6, 8, 6, 7]
y = [10, 10, 20, 50, 20, 20, 30, 10, 40, 50, 60]
z = [105, 25, 26, 74, 39, 85, 74, 153, 52, 98]

以下是我迄今为止的尝试：

from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
fig = plt.figure()
ax = plt.axes(projection='3d')

binsOne = sorted(set(x))
binsTwo = sorted(set(y))
hist, xedges, yedges = np.histogram2d(x, y, bins=[binsOne, binsTwo])
xpos, ypos = np.meshgrid(xedges[:-1] + 0.25 , yedges[:-1] + 0.25)
xpos = xpos.flatten('F')
ypos = ypos.flatten('F')
zpos = np.zeros_like(xpos)

dx = dx.flatten()
dy = dy.flatten()
dz = hist.flatten()

ax.bar3d(xpos, ypos, zpos, dx, dy, dz, color='b', zsort='average')

---

如何将z阵列合并到3D直方图中

z数组必须具有相同的形状，而不是

x

和

y

，而是

xpos

和

ypos

（它们本身的形状相同）。你可能会发现比你看上去更有用。下面的代码将演示应用于您的问题的第一个链接中的示例

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

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

_x = [1, 2, 3, 2, 5, 2, 6, 8, 6, 7]
_y = [10, 10, 20, 50, 20, 20, 30, 10, 40, 50]
_xx, _yy = np.meshgrid(_x, _y)
x, y = _xx.ravel(), _yy.ravel()
_z = np.array([105, 25, 26, 74, 39, 85, 74, 153, 52, 98])

# There may be an easier way to do this, but I am not aware of it
z = np.zeros(len(x))
for i in range(1, len(x)):
    z[i] = _z[(i*len(_z)) / len(x)]

bottom = np.zeros_like(z)
width = depth = 1

ax.bar3d(x, y, bottom, width, depth, z, shade=True)
plt.show()

---

感谢您的回答，为什么在ax.bar3d中z不跟随x和y？您还可以向我解释for循环对_z做了什么吗？@Matt pow我不理解您的问题，数组中的

z

值决定了条的高度，

x

值决定了

x

位置，

y

值决定了

y

位置。对于对应于公共

z

值的

x

和

y

对，您会看到多个条。

y

和

x

轴上的值有点混乱，因为

x

中的

1

条实际上从

1

到

2

，

8

从

8

到

9

@Matt pow

的
循环将
/z
转换为
/code>，形状
（10L，）
array-into
z
a-shape
（100L，）
数组由每个值的10个实例填充感谢您的解释我建议您这篇文章：Matplotlib在3D打印方面有一些问题，请注意！