python可视化——3D柱形图-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了python可视化——3D柱形图。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

这是一段Python代码，用来读取Excel文件中的蔬菜价格数据，将数据可视化为3D柱状图。代码中使用了Pandas库来读取Excel文件并转换为DataFrame对象，使用pyecharts库中的Bar3D类来生成3D柱状图，使用opts模块中的一些选项来设置图表的属性，比如坐标轴、颜色映射、标题、页面大小等。最终生成的图表将保存在一个HTML文件中。

需要注意一下几个地方：

代码中的Excel文件路径需要根据你的实际情况进行修改，确保代码可以正确读取该文件。
Excel文件中各列的列名需要与代码中的列名一一对应，这样才能正确地读取数据并进行可视化。
代码中使用了pyecharts库生成3D柱状图，因此需要先安装此库。可以使用pip命令来安装：pip install pyecharts

import numpy as np
import pandas as pd
from pyecharts.charts import Bar3D
from pyecharts import options as opts

df = pd.read_excel('蔬菜.xlsx',nrows=100)  # 修改为自己的Excel文件路径
df.columns = ['名称', '最小价格', '最大价格', '平均价格', '规格', '产地', '单位', '时间']  # 修改为自己的Excel文件中实际的列名

data = []

for index, row in df.iterrows():
    x = row['产地']
    y = row['名称']
    z = row['平均价格']
    data.append([x, y, z])

c = (
    Bar3D()
    .add(
        "",
        data,
        xaxis3d_opts=opts.Axis3DOpts(
            data=df['产地'].values,
            type_="category",
        ),
        yaxis3d_opts=opts.Axis3DOpts(
            data=df.index.values,
            type_="category",
        ),
        zaxis3d_opts=opts.Axis3DOpts(
            name="价格（元）",
            type_="value"
        ),
        shading="color",
        label_opts=opts.LabelOpts(
            is_show=True,
            position="insideTop"
        )
    )
    .set_global_opts(
        visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(
            max_=df['平均价格'].max(),
            range_color=[
                "#313695",
                "#4575b4",
                "#74add1",
                "#abd9e9",
                "#e0f3f8",
                "#ffffbf",
                "#fee090",
                "#fdae61",
                "#f46d43",
                "#d73027",
                "#a50026"
            ],
            is_piecewise=False
        ),
        title_opts=opts.TitleOpts(title="蔬菜价格展示图"),
        page_size={"width": "1800px", "height": "800px"}  # 修改为1800px × 800px
    )
    .render("bar3d.html")
)