瀑布图python？

Question

是否有一个 python 模块可以像 MATLAB 那样绘制瀑布图？我用谷歌搜索了“numpy 瀑布”、“scipy 瀑布”和“matplotlib 瀑布”，但没有找到任何东西。

Answer 1

您可以使用 PolyCollection 类在 matplotlib 中制作瀑布图。请参阅这个特定的example 以了解有关如何使用此类制作瀑布的更多详细信息。

此外，您可能会发现此blog post 很有用，因为作者表明您可能会在某些特定情况下获得一些“视觉错误”（取决于选择的视角）。

以下是使用 matplotlib 制作的瀑布示例（图片来自博客文章）：
_{（来源：austringer.net）}

Answer 2

我已经生成了一个函数，可以在 matplotlib 中复制 matlab 瀑布行为。那就是：

1. 它生成的 3D 形状与许多独立且平行的 2D 曲线一样
2. 它的颜色来自 z 值中的颜色图

我从 matplotlib 文档中的两个示例开始：multicolor lines 和 multiple lines in 3d plot。从这些示例中，我只看到可以根据示例后面的 z 值绘制颜色在给定颜色图之后变化的线条，这正在重塑输入数组以通过 2 个点的线段绘制线并将线段的颜色设置为这两个点之间的 z 平均值。

因此，给定输入矩阵 n,m 矩阵 X、Y 和 Z，函数在 n,m 之间的最小维度上循环，以将每个瀑布图独立线绘制为如上所述的 2 个点段。

def waterfall_plot(fig,ax,X,Y,Z,**kwargs):
    '''
    Make a waterfall plot
    Input:
        fig,ax : matplotlib figure and axes to populate
        Z : n,m numpy array. Must be a 2d array even if only one line should be plotted
        X,Y : n,m array
        kwargs : kwargs are directly passed to the LineCollection object
    '''
    # Set normalization to the same values for all plots
    norm = plt.Normalize(Z.min().min(), Z.max().max())
    # Check sizes to loop always over the smallest dimension
    n,m = Z.shape
    if n>m:
        X=X.T; Y=Y.T; Z=Z.T
        m,n = n,m

    for j in range(n):
        # reshape the X,Z into pairs 
        points = np.array([X[j,:], Z[j,:]]).T.reshape(-1, 1, 2)
        segments = np.concatenate([points[:-1], points[1:]], axis=1)  
        # The values used by the colormap are the input to the array parameter
        lc = LineCollection(segments, cmap='plasma', norm=norm, array=(Z[j,1:]+Z[j,:-1])/2, **kwargs)
        line = ax.add_collection3d(lc,zs=(Y[j,1:]+Y[j,:-1])/2, zdir='y') # add line to axes

    fig.colorbar(lc) # add colorbar, as the normalization is the same for all
    # it doesent matter which of the lc objects we use
    ax.auto_scale_xyz(X,Y,Z) # set axis limits

因此，可以使用与 matplotlib 曲面图相同的输入矩阵轻松生成看起来像 matlab 瀑布的图：

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

# Generate data
x = np.linspace(-2,2, 500)
y = np.linspace(-2,2, 60)
X,Y = np.meshgrid(x,y)
Z = np.sin(X**2+Y**2)-.2*X
# Generate waterfall plot
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
waterfall_plot(fig,ax,X,Y,Z,linewidth=1.5,alpha=0.5) 
ax.set_xlabel('X'); ax.set_ylabel('Y'); ax.set_zlabel('Z') 
fig.tight_layout()

该函数假设在生成网格时，x 数组是最长的，并且默认情况下，线条的 y 是固定的，而 x 坐标是变化的。但是，如果y 数组的大小较长，则矩阵会被转置，从而生成具有固定 x 的行。因此，生成大小反转的网格（len(x)=60 和 len(y)=500）会产生：

要查看**kwargs 参数的可能性，请参阅LineCollection class documantation 及其set_ methods。

Answer 3

Waterfall chart的Wikipedia类型也可以这样获取：

import numpy as np
import pandas as pd

def waterfall(series):
    df = pd.DataFrame({'pos':np.maximum(series,0),'neg':np.minimum(series,0)})
    blank = series.cumsum().shift(1).fillna(0)
    df.plot(kind='bar', stacked=True, bottom=blank, color=['r','b'])
    step = blank.reset_index(drop=True).repeat(3).shift(-1)
    step[1::3] = np.nan
    plt.plot(step.index, step.values,'k')

test = pd.Series(-1 + 2 * np.random.rand(10), index=list('abcdefghij'))
waterfall(test)

Answer 4

看看mplot3d:

# copied from 
# http://matplotlib.sourceforge.net/mpl_examples/mplot3d/wire3d_demo.py

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

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
X, Y, Z = axes3d.get_test_data(0.05)
ax.plot_wireframe(X, Y, Z, rstride=10, cstride=10)

plt.show()

我不知道如何得到像 Matlab 那样好的结果。

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如果你想要更多，你也可以看看MayaVi：http://mayavi.sourceforge.net/