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python - python中的3D绘图，z轴的帮助

问题描述

我的目标是制作这样的图表（不是使用相同的数据，而是使用相同的类型）： 意见动态的 3D 时间序列

假设我有一个带有 100 列的 pandas DataFrame，其中包含 [0,1] 之间的值，它们与图中的“意见”相同。数据集df也有 500 行，代表图形的“时间”。例如：

df:

Ind y0   y1  y2  y3  y4  y5  y6  ... 100 
0   0.7 0.9 0.2 0.0 0.0 0.9 0.9 0.9 0.9
1   0.8 0.9 0.2 0.0 0.0 0.9 0.9 1.0 0.9 
2   0.8 0.9 0.1 0.0 0.0 0.9 1.0 1.0 0.9 
... 0.9 0.9 0.1 0.0 0.0 0.9 1.0 1.0 0.9 
500 0.9 0.9 0.1 0 0 0.9 1.0 1.0 1.0 1.0

如果我们将索引视为 x 并将列视为 y 我已经设法使用以下代码将它们绘制为 2D：


fig = plt.figure(figsize=(10,10))
ax = plt.axes(projection ='3d')  
for column in df:  
    ax.plot(df.index, df[column], marker='', color="dodgerblue", linewidth=1, alpha=0.9, label=column)

我的结果如下： 2D plot

我正在努力的是z轴。在我看来，我需要的是另一个数据集（我们称之为df_1），其中的列填充 df了整个行的计数。例如，仅考虑上一个示例的 6 列和 2 行，df_1将是：

df_1:

Ind  z0  z1  z2  z3  z4  z5  z6 
0     1  3   1   2    2  3  3
1     1  3   1   2    2  3  3
2     1  2   1   2    2  2  1

第一行的第一个单元格df_1是 = 1，因为df[:,0] 其中有一次 0.7。第二个是 3 因为df[:,0]有 3 乘以 0.9 等等......

我怎样才能像示例中那样构建数据集df_1？或者您对如何在我的图表中实现 z 轴有更好的想法？

在此先感谢您的帮助

标签： pythonplot3d

解决方案

解决了

def map_value_counts(row):
    vmap = row.value_counts().to_dict()
    return row.replace(vmap)

df_1 = df.apply(map_value_counts, axis=1)`

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