Computer >> कंप्यूटर ट्यूटोरियल >  >> प्रोग्रामिंग >> Python

Matplotlib में एक्सिस के बिना 3D बार्स कैसे प्लॉट करें?

3D बार चार्ट बनाने के लिए bar3d() उपयोग करें और ax.axis('off') से एक्सिस छुपाएं।

चरण

  • फिगर साइज़ और ऑटोलेआउट सेट करें।
  • fig.add_subplot(111, projection='3d') से 3D एक्सिस बनाएं।
  • x3, y3, z3 (बेस), dx, dy, dz (आयाम) ऐरे बनाएं।
  • ax1.bar3d() से 3D बार्स प्लॉट करें।
  • ax1.axis('off') से एक्सिस छुपाएं।
  • plt.show() से दिखाएं।

उदाहरण कोड

import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50]
plt.rcParams["figure.autolayout"] = True

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

x3 = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
y3 = [5, 6, 7, 8, 2, 5, 6, 3, 7, 2]
z3 = np.zeros(10)
dx = np.ones(10)
dy = np.ones(10)
dz = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

ax1.bar3d(y3, x3, z3, dx, dy, dz, color="red")
ax1.axis('off')
plt.show()

आउटपुट

  1. Matplotlib में एक्सिस और ग्रिड के बिना 3D स्कैटर प्लॉट कैसे बनाएं? Matplotlib में एक्सिस और ग्रिड के बिना 3D स्कैटर प्लॉट कैसे बनाएं?

    3D स्कैटर प्लॉट से एक्सिस और ग्रिड हटाने के लिए ax.axis(off) कॉल करें। चरण फिगर साइज़ और ऑटोलेआउट सेट करें। fig.add_subplot(projection=3d) से 3D एक्सिस बनाएं। रैंडम xs, ys, zs जनरेट करें। ax.scatter(xs, ys, zs, c=xs, cmap=copper) से प्लॉट करें। ax.axis(off) से एक्सिस/ग्रिड छुपाएं। plt.show() से दिख

  1. Matplotlib में एकाधिक X या Y एक्सिस कैसे प्लॉट करें? Matplotlib में एकाधिक X या Y एक्सिस कैसे प्लॉट करें?

    एकाधिक X या Y एक्सिस प्लॉट करने के लिए, हम twinx() या twiny() मेथड्स का उपयोग कर सकते हैं, हम निम्नलिखित चरण अपना सकते हैं: subplots() मेथड का उपयोग करके एक फिगर और सबप्लॉट्स का सेट बनाएं। बाएं Y-एक्सिस स्केल पर [1, 2, 3, 4, 5] डेटा पॉइंट्स प्लॉट करें। twinx() मेथड का उपयोग करके शेयर्ड X-एक्स

  1. Matplotlib में एक्सिस कैसे स्विच करें? Matplotlib में एक्सिस कैसे स्विच करें?

    Matplotlib में एक्सिस स्विच करने के लिए, हम फिगर बना सकते हैं और subplots() मेथड का उपयोग करके दो सबप्लॉट्स जोड़ सकते हैं। कर्व्स प्लॉट करें, x और y डेटा निकालें, और इन डेटा को दूसरी प्लॉट की गई कर्व में सेट करें। चरण NumPy का उपयोग करके x और y डेटा पॉइंट्स बनाएं। फिगर बनाएं और दो सबप्लॉट्स का