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在不同平面上绘制二维条形图。
本实例制作了一个3d图,其中有二维条形图投射到平面y=0,y=1,等。
演示结果:
完整代码:
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # Fixing random state for reproducibility np.random.seed(19680801) fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') colors = ['r', 'g', 'b', 'y'] yticks = [3, 2, 1, 0] for c, k in zip(colors, yticks): # Generate the random data for the y=k 'layer'. xs = np.arange(20) ys = np.random.rand(20) # You can provide either a single color or an array with the same length as # xs and ys. To demonstrate this, we color the first bar of each set cyan. cs = [c] * len(xs) cs[0] = 'c' # Plot the bar graph given by xs and ys on the plane y=k with 80% opacity. ax.bar(xs, ys, zs=k, zdir='y', color=cs, alpha=0.8) ax.set_xlabel('X') ax.set_ylabel('Y') ax.set_zlabel('Z') # On the y axis let's only label the discrete values that we have data for. ax.set_yticks(yticks) plt.show()
脚本运行时间:(0分0.063秒)
总结
以上就是本文关于Python+matplotlib+numpy实现在不同平面的二维条形图的全部内容,希望对大家有所帮助。感兴趣的朋友可以继续参阅本站其他相关专题,如有不足之处,欢迎留言指出。感谢朋友们对本站的支持!
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RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。
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2024年11月16日
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