如何创建瀑布图

Question

有没有像MATLAB一样能够绘制瀑布图的Python模块？我尝试了谷歌搜索'numpy waterfall'、'scipy waterfall'和'matplotlib waterfall'，但是没有找到任何相关内容。

- Stripers247

Answer 1

你可以使用 PolyCollection 类在 matplotlib 中制作瀑布图。请参阅此特定的 example 以获取有关如何使用此类进行瀑布图的更多详细信息。

此外，您可能会发现这篇 blog post 有用，因为作者展示了在某些特定情况下（取决于所选的视角）可能会出现一些“视觉错误”。

以下是使用 matplotlib 制作的瀑布图示例（来自博客文章的图片）：
_{(来源：austringer.net)}

- gcalmettes

Answer 2

Have a look at mplot3d:

# copied from 
# http://matplotlib.sourceforge.net/mpl_examples/mplot3d/wire3d_demo.py

from mpl_toolkits.mplot3d import axes3d
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
X, Y, Z = axes3d.get_test_data(0.05)
ax.plot_wireframe(X, Y, Z, rstride=10, cstride=10)

plt.show()

我不知道如何获得与Matlab一样好的结果。

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如果您想了解更多，还可以看看MayaVi：http://mayavi.sourceforge.net/

- moooeeeep

Answer 3

我已经生成了一个函数，可以在matplotlib中复制matlab waterfall的行为。也就是说：

1. 它将3D形状生成为许多独立和平行的2D曲线
2. 其颜色来自于z值中的一个colormap

我从matplotlib文档中的两个示例开始：多彩线条和三维图中的多条线。从这些示例中，我只看到可能根据其z值按给定的colormap变化绘制线条的可能性，这是通过将输入数组重塑为由2个点的段组成的线条来绘制线条并设置线段的颜色为这2个点之间的z均值。

因此，给定输入矩阵n,m矩阵X、Y和Z，该函数循环遍历n、m之间的最小维度，以将每个瀑布图独立线作为上述线段的线集绘制出来。

def waterfall_plot(fig,ax,X,Y,Z,**kwargs):
    '''
    Make a waterfall plot
    Input:
        fig,ax : matplotlib figure and axes to populate
        Z : n,m numpy array. Must be a 2d array even if only one line should be plotted
        X,Y : n,m array
        kwargs : kwargs are directly passed to the LineCollection object
    '''
    # Set normalization to the same values for all plots
    norm = plt.Normalize(Z.min().min(), Z.max().max())
    # Check sizes to loop always over the smallest dimension
    n,m = Z.shape
    if n>m:
        X=X.T; Y=Y.T; Z=Z.T
        m,n = n,m

    for j in range(n):
        # reshape the X,Z into pairs 
        points = np.array([X[j,:], Z[j,:]]).T.reshape(-1, 1, 2)
        segments = np.concatenate([points[:-1], points[1:]], axis=1)  
        # The values used by the colormap are the input to the array parameter
        lc = LineCollection(segments, cmap='plasma', norm=norm, array=(Z[j,1:]+Z[j,:-1])/2, **kwargs)
        line = ax.add_collection3d(lc,zs=(Y[j,1:]+Y[j,:-1])/2, zdir='y') # add line to axes

    fig.colorbar(lc) # add colorbar, as the normalization is the same for all
    # it doesent matter which of the lc objects we use
    ax.auto_scale_xyz(X,Y,Z) # set axis limits

因此，只需使用与 matplotlib 表面图相同的输入矩阵即可轻松生成类似 Matlab waterfall 的图形：

import numpy as np; import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.collections import LineCollection
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

# Generate data
x = np.linspace(-2,2, 500)
y = np.linspace(-2,2, 60)
X,Y = np.meshgrid(x,y)
Z = np.sin(X**2+Y**2)-.2*X
# Generate waterfall plot
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
waterfall_plot(fig,ax,X,Y,Z,linewidth=1.5,alpha=0.5) 
ax.set_xlabel('X'); ax.set_ylabel('Y'); ax.set_zlabel('Z') 
fig.tight_layout()

该函数假设在生成网格时，x数组最长，默认情况下线的y坐标固定，x坐标变化。然而，如果y数组的大小更大，则矩阵被转置，产生具有固定x的线。因此，使用倒置的大小（len(x)=60和len(y)=500）生成网格如下：

要了解**kwargs参数的可能性，请参阅LineCollection类文档及其set_方法。

- OriolAbril

Answer 4

您可以通过以下方式获得类似维基百科类型的瀑布图表:

import numpy as np
import pandas as pd

def waterfall(series):
    df = pd.DataFrame({'pos':np.maximum(series,0),'neg':np.minimum(series,0)})
    blank = series.cumsum().shift(1).fillna(0)
    df.plot(kind='bar', stacked=True, bottom=blank, color=['r','b'])
    step = blank.reset_index(drop=True).repeat(3).shift(-1)
    step[1::3] = np.nan
    plt.plot(step.index, step.values,'k')

test = pd.Series(-1 + 2 * np.random.rand(10), index=list('abcdefghij'))
waterfall(test)

- kadee

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Chris Moffitt写了一篇很好的文章，其中有更多的解释（他显然受到了上面代码的启发）：请参见http://pbpython.com/waterfall-chart.html - kadee

不错的例子，但请将瀑布图与瀑布图表进行比较。在我看来，前者更有趣。 - Bastian Ebeling