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CubicPieChart-1.0.min.js是一款用于创建三维饼图的插件。

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简介：
由于echarts本身不支持三维饼图的绘制，但若需要在前端呈现这种类型的图表，则可以考虑借助threejs库来完成相关功能的实现。以下是一个使用threejs创建三维饼图的示例代码： `var cubic = new Cubic.PieChart(WebGL-output, { width: 400, height: 300, thickness: 5,//厚度 radius: 30,//半径 colors: [0xffffff, 0xff00ff, 0xffff00, 0x0000ff,0x5F9EA0,0x00FF7F],//颜色数组16进制的数组 data: [12, 13, 5, 50, 23, 54],//数据数组 startAngle: 0,//起始角 background: 0x00ffff,//背景色，16进制数字 opacity: 1 //背景透明度 }); console.log(cubic.getPosition()); console.log(cubic.getRotation()); // cubic.setPosition(0, 20, 0); // cubic.setRotation(0, 0, 0); // cubic.remove();

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  • 三维饼图插件 cubicPieChart-1.0.min.js
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    cubicPieChart-1.0.min.js是一款用于创建美观且交互性强的三维饼图的JavaScript插件，适用于各种数据可视化需求。 当使用ECharts绘制三维饼图不可行时，可以考虑采用Three.js来实现这一功能。以下是一个示例代码： ```javascript var cubic = new Cubic.PieChart(WebGL-output, { width: 400, height: 300, thickness: 5, // 厚度 radius: 30, // 半径 colors: [0xffffff, 0xff00ff, 0xffff00, 0x0000ff, 0x5F9EA0, 0x00FF7F], // 颜色数组，16进制表示的颜色值 data: [12, 13, 5, 50, 23, 54], // 数据数组 startAngle: 0,// 起始角 background: 0x00ffff, // 背景色，使用16进制数字表示颜色值 opacity: 1 // 背景透明度 }); console.log(cubic.getPosition()); console.log(cubic.getRotation()); // cubic.setPosition(0, 20, 0); // cubic.setRotation(0, 0, 0); // cubic.remove(); ``` 这段代码创建了一个三维饼图，并且展示了如何获取和设置其位置、旋转信息以及移除该图表。
     
  • Cubic-1.1.Min.js：三维饼图与柱形图插件
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    Cubic-1.1.Min.js是一款用于创建精美三维饼图和柱状图的JavaScript插件，适用于需要直观展示数据分布及比例的各种网站。 当使用ECharts绘制三维饼图的需求出现时，由于Echarts本身并不支持这一功能，可以考虑采用Threejs来实现此需求。 以下是一个创建三维饼图的示例： ```javascript var cubic = new Cubic.PieChart(WebGL-output, { width: 400, height: 300, thickness: 5, //厚度 radius: 30, //半径 colors: [0xffffff, 0xff00ff, 0xffff00, 0x0000ff, 0x5F9EA0, 0x00FF7F],//颜色数组16进制的数组 data: [12, 13, 5, 50, 23, 54], //数据数组 startAngle: 0,//起始角 background: 0x00ffff,//背景色，16进制数字 opacity: 1, //背景透明度 camera: perspective//相机类型，透视投影摄像机(perspective)、正交投影摄像机(orthographic) }); console.log(cubic.getPosition()); console.log(cubic.getRotation()); ``` 此外，下面是一个创建三维柱形图的示例： ```javascript var cubic = new Cubic.CylinderChart(WebGL-output, { width: 400, height: 300, thickness: 60,//厚度 radius: 15,//半径 rate: 0.4,//百分比 background: 0x00ffff,//背景色，16进制数字 opacity: 1, //背景透明度 topColor: 0x555555,//上部颜色 bottomColor: 0xCC0000,//下部颜色 topOpacity: 0.5,//上部透明度 bottomOpacity: 1,//下部透明度 camera: orthographic //相机类型，透视投影摄像机(perspective)、正交投影摄像机(orthographic) }); ``` 以上代码可以实现三维饼图和柱形图的创建。
     
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  • 使用Matplotlib创建三维图形
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    本教程详细介绍如何运用Python中的Matplotlib库来绘制和操作三维图形，适合希望在数据可视化中添加深度维度的学习者。 在Python的数据可视化领域，Matplotlib库是一个不可或缺的工具，它提供了丰富的图形绘制功能，包括二维图表和三维图像。本段落将详细介绍如何使用Matplotlib库中的mpl_toolkits.mplot3d模块来绘制三维图像。 首先需要导入必要的包。`numpy`用于生成和处理数组数据，`matplotlib.pyplot`作为Matplotlib的主要接口，以及`mpl_toolkits.mplot3d`用于创建三维画布。以下是所需的导入语句： ```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D ``` 接下来我们创建一个三维画布。在Matplotlib中，使用`figure()`函数来创建一个新的图形窗口，并用`Axes3D(fig)`添加一个三维坐标轴到这个图形窗口： ```python fig = plt.figure() ax = Axes3D(fig) `` 为了绘制三维图像，我们需要一些数据。这里我们将生成x-y平面的网格并计算对应的z值。使用`np.arange()`函数来生成等差序列，并用`np.meshgrid(X, Y)`将两个一维数组转换为二维网格： ```python X = np.arange(-4, 4, 0.25) Y = np.arange(-4, 4, 0.25) X, Y = np.meshgrid(X, Y) R = np.sqrt(X ** 2 + Y ** 2) # 计算欧几里得距离 Z = np.sin(R) # 根据计算的距离生成z值 ``` 有了这些数据之后，我们可以使用`ax.plot_surface()`函数绘制三维曲面。参数`rstride`和`cstride`分别控制行与列的步长，而参数`cmap=plt.get_cmap(rainbow)`设置颜色映射： ```python ax.plot_surface(X, Y, Z, rstride=1, cstride=1, cmap=plt.get_cmap(rainbow)) ``` 若要沿某个坐标轴进行投影，则可以使用`ax.contourf()`函数。参数`zdir=z`指定了投影方向，而`offset=-2`设置投影面的位置： ```python ax.contourf(X, Y, Z, zdir=z, offset=-2, cmap=plt.get_cmap(rainbow)) ``` 为了限制显示的范围，在这里我们使用了`ax.set_zlim()`函数来限定z轴的上下限，例如： ```python ax.set_zlim(-2, 2) ``` 最后通过调用`plt.show()`展示图像。 以上步骤演示了如何利用Matplotlib库中的mpl_toolkits.mplot3d模块创建并显示一个三维图像。这包括绘制三维曲面和其在不同坐标轴上的投影，以及限制z轴的显示范围等操作。通过调整数据和参数设置，可以生成各种复杂的三维图形以直观地展示多维数据，在数据分析、科学计算及教学演示等领域有着广泛的应用。
     
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