如何可视化四维数据？

Question

想要统计企业业务人员的花费。假设如下：
有6名业务人员。
有10项花费领域（电话费，住宿费等）
每人每天在上面10个不同的领域花费100元，有可能一个领域花费100也有可能每个领域花费10元，都是不定的。
用可视化图表展示一年的上述数据，如何展示才清晰美观。

Answer 1

在展示一年的企业业务人员花费数据时，考虑到每天有10个不同的花费领域，以及6名业务人员，我们可以使用一个多维条形图（3D条形图）来可视化四维数据。

下面是使用Python中的Matplotlib库实现该可视化的示例代码：

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

# 生成随机数据
np.random.seed(1)
num_persons = 6
num_expenses = 10
num_days = 365

data = np.random.randint(1, 101, size=(num_persons, num_expenses, num_days))

# 计算每个人在每个领域的总花费
total_expenses = np.sum(data, axis=2)

# 创建画布和子图
fig = plt.figure(figsize=(12, 8))
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')

# 生成坐标轴数据
xpos, ypos = np.meshgrid(np.arange(num_persons), np.arange(num_expenses))
xpos = xpos.flatten()
ypos = ypos.flatten()
zpos = np.zeros_like(xpos)

# 生成条形图高度数据
dx = dy = 0.8
dz = total_expenses.flatten()

# 设置条形图颜色
colors = dz / float(np.max(dz))

# 绘制3D条形图
ax.bar3d(xpos, ypos, zpos, dx, dy, dz, color=plt.cm.viridis(colors))

# 设置坐标轴标签
ax.set_xlabel('Person')
ax.set_ylabel('Expense Category')
ax.set_zlabel('Total Expense')

# 设置刻度标签
ax.set_xticks(np.arange(num_persons) + dx/2)
ax.set_yticks(np.arange(num_expenses) + dy/2)
ax.set_xticklabels(range(num_persons))
ax.set_yticklabels(range(num_expenses))

# 添加颜色条
cbar = plt.colorbar(plt.cm.ScalarMappable(cmap='viridis'))
cbar.set_label('Normalized Total Expense')

# 设置图表标题
plt.title('Annual Expense by Person and Category')

# 显示图表
plt.show()

运行以上代码，将会显示一个三维条形图，其中x轴表示业务人员，y轴表示花费领域，z轴表示总花费。条形的高度表示总花费的大小，颜色则表示花费的相对大小（使用viridis颜色映射）。你可以通过旋转和缩放图表来查看数据的不同方面。

请注意，由于数据是随机生成的，你每次运行代码时都会得到不同的结果。确保你根据你的实际数据调整代码以适应你的情况。