python 中最流行的数据可视化模块叫 matplotlib,你可以去搜搜
如何在python中根据数据库中数据画出可视化统计图
如何在python中根据数据库中数据画出可视化统计图
一：数据格式：
DXX006 Type1 1
DXXB11 Type2 1
DXX001 Other 1
python 怎样数据可视化 3d
准备工作
基本来讲，我们仍然需要创建一个图表并把想要的坐标轴添加到上面。但不同的是我们为图表指定的是3D视图，并且添加的坐标轴是Axes3D。
现在，我们可以使用几乎相同的函数来绘图了。当然，函数的参数是不同的，需要为3个坐标轴提供数据。
例如，我们要为函数mpl_toolkits.mplot3d.Axes3D.plot指定xs、ys、zs和zdir参数。其他的参数则直接传给matplotlib.axes.Axes.plot。下面来解释一下这些特定的参数。
1．xs和ys：x轴和y轴坐标。
2．zs：这是z轴的坐标值，可以是所有点对应一个值，或者是每个点对应一个值。
3．zdir：决定哪个坐标轴作为z轴的维度（通常是zs，但是也可以是xs或者ys）。
提示：模块mpl_toolkits.mplot3d.art3d包含了3D artist代码和将2D artists转化为3D版本的函数。在该模块中有一个rotate_axes方法，该方法可以被添加到Axes3D中来对坐标重新排序，这样坐标轴就与zdir一起旋转了。zdir默认值为z。在坐标轴前加一个'``-``'会进行反转转换，这样一来，zdir的值就可以是x、-x、y、-y、z或者-z。
操作步骤
以下代码演示了我们所解释的概念。
import random
import numpy as np
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.dates as mdates
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
mpl.rcParams['font.size'] = 10
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
for z in [2011, 2012, 2013, 2014]:
xs = xrange(1,13)
ys = 1000 * np.random.rand(12)
color =plt.cm.Set2(random.choice(xrange(plt.cm.Set2.N)))
ax.bar(xs, ys, zs=z, zdir='y', color=color, alpha=0.8)
ax.xaxis.set_major_locator(mpl.ticker.FixedLocator(xs))
ax.yaxis.set_major_locator(mpl.ticker.FixedLocator(ys))
ax.set_xlabel('Month')
ax.set_ylabel('Year')
ax.set_zlabel('Sales Net [usd]')
plt.show()
