• 3D 柱状图
• 按行/列涂颜色
• 柱加阴影、描黑边
• 自定义座标轴名、刻度标签、范围

• 注意 meshgrid 带来的 xx 、 yy 与 acc_flat 之间顺序不匹配的问题，见 [9]。

import numpy as np
import matplotlib
matplotlib.rcParams['font.family'] = 'Times New Roman'
matplotlib.rcParams['mathtext.default'] = 'regular'
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D  # 有时没这句会报错
COLOR = ["blue", "cornflowerblue", "mediumturquoise", "goldenrod", "yellow"]
lambda1 = lambda2 = [10 ** x for x in range(-2, 3)]
# x, y: position
x = list(range(len(lambda1)))
y = list(range(len(lambda2)))
x_tickets = [str(_x) for _x in lambda1]
y_tickets = [str(_x) for _x in lambda2]
# acc = np.random.rand(len(x), len(y))
acc = np.arange(len(x) * len(y)).reshape(len(x), len(y)) + 1
acc = acc / acc.max()
# 注意顺序问题，见 [9]
# 2022.3.27：这里正常用，要反的**不**是这里，而是后文的 `acc.ravel()` 那里
xx, yy = np.meshgrid(x, y)  # 2022.3.27：这里正常用，要反的**不**是这里
# yy, xx = np.meshgrid(x, y)  # 2022.3.27：这里**别**反
# print(xx)
# print(yy)
color_list = []
for i in range(len(y)):
    c = COLOR[i]
    color_list.append([c] * len(x))
color_list = np.asarray(color_list)
# print(color_list)
# 2022.3.27：注意这里 `acc` 在 `ravel()` 之前要转置（`.T`）一下，见 [9]
xx_flat, yy_flat, acc_flat, color_flat = \
    xx.ravel(), yy.ravel(), acc.T.ravel(), color_list.ravel()
# print(xx_flat)
# print(yy_flat)
# fig, ax = plt.subplots(projection="3d")
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection="3d")
ax.bar3d(xx_flat - 0.35, yy_flat - 0.35, 0, 0.7, 0.7, acc_flat,
    color=color_flat,  # 颜色
    edgecolor="black",  # 黑色描边
    shade=True)  # 加阴影
# 座标轴名
ax.set_xlabel(r"$\lambda_1$")
ax.set_ylabel(r"$\lambda_2$")
ax.set_zlabel("ACC")
# 座标轴范围
ax.set_zlim((0, 1.01))
# 座标轴刻度标签
# 似乎要 `set_*ticks` 先，再 `set_*ticklabels`
# has to call `set_*ticks` to mount `ticklabels` to corresponding `ticks` ?
ax.set_xticks(x)
ax.set_xticklabels(x_tickets)
ax.set_yticks(y)
ax.set_yticklabels(y_tickets)
plt.tight_layout()
fig.savefig("bar3d.png", bbox_inches='tight', pad_inches=0)
plt.close(fig)
References
 
Demo of 3D bar charts
3D plots as subplots
matplotlib实现三维柱状图
第三十一章 3D 条形图
Grouped bar chart with labels
apply color map to mpl_toolkits.mplot3d.Axes3D.bar3d
List of named colors
How to make bar3d plot with transparent faces and non-transparent edges?
numpy meshgrid顺序问题
  names = ['电影1', '电影2', '电影3']
  real_num1 = [7548, 4013, 1673]
  real_num2 = [5453, 1840, 1080]
  real_num3 = [4348, 2345, 1890]
  x = np.arange(len(names))
  # 绘制柱形图
  width = 0.3
  plt.bar(x, real_num1, alpha=0.5, width=width,
                                    将坐标网格化, X=[0,1,2,3,4]，Y=[0,1,2,3,4,5,6,7,8]网格化的结果，如下图所示。代码中的bottom是用来设置绘制每一个柱子的Z坐标的，在此全部都设置为0，而width和height设置每一个柱子的长和宽。如下图所示，X坐标取值为[0,1,2,3,4]，Y坐标取值为[0,1,2,3,4,5,6,7,8]，每一个(X,Y)组合的值Z=X+Y，所需要绘制的图就是在X，Y所对应的坐标位置上面根据Z的值来绘制柱形图。X，Y：柱子在XY平面的起始坐标。（1）构造需要显示的数据。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
# 绘图设置
fig = plt.figure()
ax = fig.gca(projection='3d')...
                                    import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d.axes3d import Axes3D # 3D引擎
month = np.arange(1,5)
# 每个⽉ 4周 每周都会产⽣数据
# 三个维度：⽉、周、销量
fig = plt.figure(figsize=(9,6))
ax3 = Axes3D(fig)
for m in month:
    ax3.bar(np.arange(4),
                                    学习3D绘图的想法来自科研绘图中。我从事的专业是古植物学，也就是和植物化石打交道。化石有三大信息：1.物种信息，也就是它的分类学价值；2.时间信息，也就是它的存在时间；3.地理信息，即它在过去某时存在于某地。要想在一张图里展示同时展示这些信息并不容易，因为研究工作通常涉及一个类群，该类群存在的化石记录少则几条，多则几百条，如何合理地展示出来是一项不小的考验。首先回顾一下化石的三大信息：物种、时间、地理。
                                    python使用matplotlib可视化3D柱状图（3D bar plot、三维柱状图、包含三个坐标轴x、y、z）、设置zdir参数为y、改变3d图观察的角度