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使用matplotlib三维打印简单数据集

matplotlib pandas

DeFoG Jean-Paul Calderone · 技术社区 · 8 年前

抱歉,如果我的问题听起来像s。。。,我不熟悉matplotlib。我在熊猫数据框中有一个简单的数据集,如下所示:

     TAG_1      TAG_2        testTime
0           5      10, 10         758.2
1           5       16, 4        1738.1
2           5        4, 3         752.2
3           5        5, 3         868.9
4           5        5, 4         742.3

有没有办法用matplotlib三维打印这样的数据?TAG\u 1和TAG\u 2只是简单的标记,它们的值根本不重要,所以实际上我只使用索引列2倍于X轴和Y轴,testTime列作为Z轴。你能给我一个示例代码吗?提前谢谢你。

这就是我要找的情节类型。

编辑: 我成功地用@furas answer策划了以下内容:

1 回复 | 直到 8 年前

furas 8 年前

使用此代码

data = [ [758.2], [1738.1], [752.2], [868.9], [742.3] ]

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

df = pd.DataFrame(data)

threedee = plt.figure().gca(projection='3d')
threedee.plot(df.index, df.index, df[0])

plt.show()

我明白了

它使用索引作为X和Y,列作为Z,但我不知道这是否是您所期望的。

你需要更多的数据来画更多的东西。

我添加更多列

data = [
    [0, 1, 100, 758.2],
    [0, 1, 100, 1738.1],
    [0, 1, 100, 752.2],
    [0, 1, 100, 868.9],
    [0, 1, 100, 742.3],
]

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

df = pd.DataFrame(data)

Y = range(df.shape[0])
X = range(df.shape[1])
X, Y = np.meshgrid(X, Y)

threedee = plt.figure().gca(projection='3d')
threedee.plot_wireframe(Y, X, df)

plt.show()

我得到了