期刊图片复现|Python绘制3D条带图

# =========================================================================================# ====================================== 1. 库的导入 =========================================# =========================================================================================import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npimport pandas as pdimport matplotlibplt.rcParams['font.family'] = 'serif'plt.rcParams['font.serif'] = ['Times New Roman']matplotlib.rcParams['pdf.fonttype'] = 42matplotlib.rcParams['ps.fonttype'] = 42

# =========================================================================================# ====================================== 2.颜色库=========================================# =========================================================================================COLOR_SCHEMES = {    1: ['#A6C1E3', '#00579C', '#B5D68B', '#008026', '#FB9A99', '#E31A1C', '#FDBF6F', '#FF7F00', '#CAB2D6'],}

# =========================================================================================# ======================================3.绘图函数=========================================# =========================================================================================def draw_3d_chart(data_dict, years_arr, county_list, color_list):    num_c = len(county_list) # 计算数据类别的数量    fig = plt.figure(figsize=(10, 8), dpi=150) #创建画布    ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') #添加一个3D子图

for i, county in enumerate(county_list): # 遍历每一个区域        for j in range(len(years_arr)): # 遍历每一个年份点            #绘制垂线            ax.plot([years_arr[j], #垂线的X坐标，起点                     years_arr[j]], #设置垂线的X坐标，终点                    [i, i], #设置垂线的Y坐标                    [0, zs[j]], #设置垂线的Z坐标                    color='black', #颜色                    linestyle='-', #线型                    linewidth=1, #垂线宽度                    alpha=0.9, #透明度                    zorder=1)

for j in range(len(years_arr) - 1): # 遍历年份区间            X_segment = np.array([[years_arr[j], # 定义面的X坐标网格，当前年份                                   years_arr[j + 1]], # 定义面的X坐标网格，下一年份                                  [years_arr[j], # 定义面的X坐标网格                                   years_arr[j + 1]]]) # 定义面的X坐标网格            Y_segment = np.array([[i - half_width, #Y坐标网格，宽度下界                                   i - half_width], #Y坐标网格，宽度下界                                  [i + half_width, #Y坐标网格，宽度上界                                   i + half_width]]) #Y坐标网格，宽度上界            Z_segment = np.array([[zs[j], #Z坐标网格，当前数据值                                   zs[j + 1]], #Z坐标网格，下一数据值                                  [zs[j], # Z坐标网格                                   zs[j + 1]]]) #Z坐标网格

    ax.set_xticks(years_arr) # 设置X轴的刻度位置为年份数组    ax.set_xlim(years_arr[0] - 2, years_arr[-1] + 1) #X轴的显示范围    ax.set_yticks(yticks) # 设置Y轴的刻度位置    # 设置Y轴的刻度标签    ax.set_yticklabels(county_list, #数据                       rotation=-90, #旋转角度                       va='center', #垂直对齐方式                       ha='center', #水平对齐方式                       fontsize=18) #字体大小    # 设置Z轴的标题    ax.set_zlabel('Social Urbanization (a)',                  fontsize=18, #字体大小                  labelpad=12, #Z轴标题与轴的距离                  rotation=90) #标题旋转角度    ax.tick_params(axis='z', #Z轴刻度参数                   labelsize=18) #Z轴刻度标签大小