如何使用python中内置的numpy或matplotlib正确生成3d直方图？ - python

这更多是关于在python中创建3d直方图的一般问题。

我尝试在以下代码中使用X和Y数组创建3d直方图

import matplotlib
import pylab
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d.axes3d import Axes3D
from matplotlib import cm

def threedhist():
    X = [1, 3, 5, 8, 6, 7, 1, 2, 4, 5]
    Y = [3, 4, 3, 6, 5, 3, 1, 2, 3, 8]
    fig = pylab.figure()
    ax = Axes3D(fig)
    ax.hist([X, Y], bins=10, range=[[0, 10], [0, 10]])
    plt.xlabel('X')
    plt.ylabel('Y')
    plt.zlabel('Frequency')
    plt.title('Histogram')
    plt.show()

但是，我收到以下错误

Traceback (most recent call last):
  File "<pyshell#0>", line 1, in <module>
    a3dhistogram()
  File "C:/Users/ckiser/Desktop/Projects/Tom/Python Files/threedhistogram.py", line 24, in a3dhistogram
    ax.hist([X, Y], bins=10, range=[[0, 10], [0, 10]])
  File "C:\Python27\lib\site-packages\matplotlib\axes.py", line 7668, in hist
    m, bins = np.histogram(x[i], bins, weights=w[i], **hist_kwargs)
  File "C:\Python27\lib\site-packages\numpy\lib\function_base.py", line 169, in histogram
    mn, mx = [mi+0.0 for mi in range]
TypeError: can only concatenate list (not "float") to list

我已经尝试过代码中是否包含“ [”
ax.hist（[X，Y]，bins = 10，range = [[0，10]，[0，10]]）
我也尝试了从numpy的功能，但没有成功
H，xedges，yedges = np.histogram2d（x，y，bins =（10，10））
我是否缺少步骤或参数？任何建议将不胜感激。

python大神给出的解决方案

我将其发布在有关彩色3d条形图的相关主题中，但我认为它在这里也很重要，因为我找不到任何主题中需要的完整答案。此代码为任何类型的x-y数据生成直方图散点图。高度表示该仓中值的频率。因此，例如，如果您有许多数据点，其中（x，y）=（20,20），则该数据点为红色。如果在（x，y）=（100,100）的bin中没有几个数据点，则该数据点将为低蓝色。

注意：结果将根据您拥有的数据量和为直方图选择的仓位数量而有很大不同。相应调整！

xAmplitudes = #your data here
yAmplitudes = #your other data here

x = np.array(xAmplitudes)   #turn x,y data into numpy arrays
y = np.array(yAmplitudes)

fig = plt.figure()          #create a canvas, tell matplotlib it's 3d
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')

#make histogram stuff - set bins - I choose 20x20 because I have a lot of data
hist, xedges, yedges = np.histogram2d(x, y, bins=(20,20))
xpos, ypos = np.meshgrid(xedges[:-1]+xedges[1:], yedges[:-1]+yedges[1:])

xpos = xpos.flatten()/2.
ypos = ypos.flatten()/2.
zpos = np.zeros_like (xpos)

dx = xedges [1] - xedges [0]
dy = yedges [1] - yedges [0]
dz = hist.flatten()

cmap = cm.get_cmap('jet') # Get desired colormap - you can change this!
max_height = np.max(dz)   # get range of colorbars so we can normalize
min_height = np.min(dz)
# scale each z to [0,1], and get their rgb values
rgba = [cmap((k-min_height)/max_height) for k in dz] 

ax.bar3d(xpos, ypos, zpos, dx, dy, dz, color=rgba, zsort='average')
plt.title("X vs. Y Amplitudes for ____ Data")
plt.xlabel("My X data source")
plt.ylabel("My Y data source")
plt.savefig("Your_title_goes_here")
plt.show()

我的大约75,000个数据点的结果如下。注意，您可以拖放到不同的角度，并且可能要保存多个视图以供演示和后代使用。

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