是否可以在 matplotlib 中叠加 3-d 条形图？

Question

本质上是这个的 3d 版本：Plot two histograms at the same time with matplotlib

虽然我不知道该怎么做，因为我使用的是 Axes 3d。

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

kets = ["|00>","|01>","|10>","|11>"] #my axis labels

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

xpos = [0,0,0,0,1,1,1,1,2,2,2,2,3,3,3,3]
xpos = [i+0.25 for i in xpos]
ypos = [0,1,2,3,0,1,2,3,0,1,2,3,0,1,2,3]
ypos = [i+0.25 for i in ypos]
zpos = [0]*16

dx    = 0.5*np.ones(16)
dy    = 0.5*np.ones(16)
dz    = [1,0,0,0,0,1,0,0,0,0,0,1,0,0,1,0]
dz2   = [0.2*i for i in dz] # to superimpose dz

ticksx = np.arange(0.5,4,1)
ticksy = np.arange(0.6,4,1)

ax1.bar3d(xpos, ypos, zpos, dx , dy ,dz,  color = '#ff0080', alpha = 0.5)

ax1.w_xaxis.set_ticklabels(kets)
ax1.w_yaxis.set_ticklabels(kets)
ax1.set_zlabel('Coefficient')

plt.xticks(ticksx,kets)
plt.yticks(ticksy,kets)

plt.show()

Answer 1

您已经解决了一半的问题，因为第一个棘手的问题是使用alpha=0.5 将您的条形图设置为半透明。还有一个更微妙的问题需要处理。

第一个天真的尝试是将您对bar3d 的调用复制到另一个数据集。这应该起作用，并且在某种程度上它确实起作用。您的条完全相互重叠（在dz2 中，非零值都包含在dz 中的高条中），所以我建议让较小的条不那么透明，而使较高的条更透明，如下所示：

# less transparent
ax1.bar3d(xpos, ypos, zpos, dx , dy ,dz,  color = '#ff0080', alpha = 0.3)
# use dz2, fully opaque, and bluish
ax1.bar3d(xpos, ypos, zpos, dx , dy ,dz2,  color = '#008080', alpha = 1)

但是，这会产生丑陋且不受欢迎的结果，即z==0 的某些面孔似乎呈现在z>0 的面孔前面。它可能特定于正在使用的后端：我正在使用 Qt4Agg 后端从ipython 运行它。这也让我可以围绕情节旋转，在这种情况下，很明显这种方法存在致命的渲染问题。这是一张静止图像：

您可以在左起第二个条形图上看到，该条形图后面的零级补丁似乎位于该条形图的顶部补丁之前。显然不是你（或任何人，就此而言）需要的。

经过一些试验（以及来自this answer 的有用提示），我意识到bar3d 在同时绘制多个条形图时简直是错误的。解决方法很简单：使用循环逐个创建每个条，问题（几乎完全）消失了：

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

kets = ["|00>","|01>","|10>","|11>"] #my axis labels

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

xpos = [0,0,0,0,1,1,1,1,2,2,2,2,3,3,3,3]
xpos = [i+0.25 for i in xpos]
ypos = [0,1,2,3,0,1,2,3,0,1,2,3,0,1,2,3]
ypos = [i+0.25 for i in ypos]
zpos = [0]*16

dx    = 0.5*np.ones(16)
dy    = 0.5*np.ones(16)
dz    = [1,0,0,0,0,1,0,0,0,0,0,1,0,0,1,0]
dz2   = [0.2*i for i in dz] # to superimpose dz

ticksx = np.arange(0.5,4,1)
ticksy = np.arange(0.6,4,1)

# only change here:
# new loop, changed alphas and a color
for k in range(len(xpos)):
    ax1.bar3d(xpos[k], ypos[k], zpos[k], dx[k] , dy[k] ,dz[k],  color = '#ff0080', alpha = 0.3)
    ax1.bar3d(xpos[k], ypos[k], zpos[k], dx[k] , dy[k] ,dz2[k],  color = '#008080', alpha = 1)


ax1.w_xaxis.set_ticklabels(kets)
ax1.w_yaxis.set_ticklabels(kets)
ax1.set_zlabel('Coefficient')

plt.xticks(ticksx,kets)
plt.yticks(ticksy,kets)

plt.show()

当使用交互式后端旋转此图时，很明显它的表现几乎完美（尽管从某些查看方向仍然存在小故障）。这是固定解决方案中的一个静止图像：

最后，请注意，即使没有渲染故障，也很难理解这种重叠的条形图。您在问题中链接到的 2d 案例可以摆脱它，因为两个凸起明显分开。如果它们有很大的重叠，那么情节将更难以理解。我建议考虑其他可视化方式，例如将每个条形切割成两个（每个有一个垂直平面）并在每个位置并排绘制两组 z 数据。