期刊图片复现|Python绘制3D填充面积图

# =========================================================================================# ====================================== 1. 环境设置 =======================================# =========================================================================================import numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltimport matplotlib.colors as mcolors

# =========================================================================================# ======================================2.颜色库=======================================# =========================================================================================COLOR_SCHEMES = {    1: ['#FFB3E6', '#FFB366', '#FFFF99', '#99CC99', '#6699FF', '#B399FF'],}

# =========================================================================================# ======================================4.绘图函数=======================================# =========================================================================================def plot_advanced_forest_chart(df, scheme_id):    #创建画布    fig = plt.figure(figsize=(13, 8))    ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')  #添加子图    ax.zaxis.set_tick_params(width=2, length=5)  #设置Z轴刻度线

    months = df.iloc[:, 0].values  #提取x轴时间数据    x_min, x_max = months.min(), months.max()  #计算极值    num_scenarios = df.shape[1] - 1  #y轴分类数    scenarios = np.arange(1, num_scenarios + 1)  #y轴刻度坐标    z_min = np.floor(data_min / step) * step  #Z轴最小值向下取整至步长的整数倍    z_max = np.ceil(data_max / step) * step  #Z轴最大值向上取整至步长的整数倍

    color_scheme = COLOR_SCHEMES[scheme_id]  #提取配色方案    selected_hex_colors = [color_scheme[i % len(color_scheme)] for i in range(num_scenarios)]  #提取对应颜色    edge_colors = [darken_color(c) for c in selected_hex_colors]  #边缘色    #面    poly = PolyCollection(verts,  #多边形顶点                          facecolors=selected_hex_colors,  #填充颜色                          alpha=0.7)  #透明度    #添加到子图    ax.add_collection3d(poly,  #多边形面                        zs=scenarios,  #位置                        zdir='y')  #沿着Y轴方向排列

    y_min, y_max = scenarios.min() - 0.5, scenarios.max() + 0.5  #y轴范围    ax.set_xlim(x_min, x_max)  #x轴范围    #x轴标题    ax.set_xlabel('Month',  #文本                  fontsize=14,  #字体大小                  labelpad=15)  #间隔    #y轴标题    ax.set_ylabel('Scenario',  #文本                  fontsize=14,  #字体大小                  labelpad=15)  #间隔    # y轴标题    ax.set_zlabel('Water level (m)',  #文本                  fontsize=14,  #字体大小                  labelpad=2)  #间隔    ax.zaxis._axinfo['juggled'] = (1, 2, 0)  #调整z轴刻度位置

    #边框线设置    ax.xaxis.line.set_color("none")    ax.yaxis.line.set_color("none")    ax.zaxis.line.set_color("none")    ax.yaxis._axinfo["grid"].update({"linewidth": 1, "linestyle": "--", "color": "gray", "alpha": 0.6})    ax.zaxis._axinfo["grid"].update({"linewidth": 1, "linestyle": "--", "color": "gray", "alpha": 0.6})

    #设置边框线    #样式    box_kwargs = {'color': 'black',  #颜色                  'linewidth': 2.5,  #粗细                  'zorder': 10}  #层    #绘制边框    ax.plot([x_min, x_max],  #横坐标            [y_min, y_min],  #纵坐标            [z_min, z_min],  #高度坐标            **box_kwargs)  #样式    ax.plot([x_min, x_min], [y_max, y_max], [z_min, z_max], **box_kwargs)    ax.plot([x_max, x_max], [y_max, y_max], [z_min, z_max], **box_kwargs)

# =========================================================================================# ======================================5.执行部分=======================================# =========================================================================================if __name__ == '__main__':    df_real = pd.read_excel(r'data.xlsx')  #原始数据        scheme_id = 1        print('正在绘制并保存方案：', scheme_id)        plot_advanced_forest_chart(df_real, scheme_id)

df_real = pd.read_excel(r'data.xlsx')  #原始数据

2.设置是否要进行批量绘图，执行部分：

plot_all = False

plt.savefig(fr'3D_plot_scheme_{scheme_id}.pdf', bbox_inches='tight',pad_inches=0.1)