Python で 3 次元グラフを描画するための詳細なチュートリアル

この記事では、Python に関する関連知識を提供します。通常、Python を使用して 2 次元の平面図を描画しますが、場合によっては 3 次元のシーン図も描画する必要があります。以下は Python の概要です。描画 3次元描画に関するこの情報が皆様のお役に立てば幸いです。

[関連する推奨事項: Python3 ビデオ チュートリアル ]

この記事では、最も基本的な描画方法のみを要約します。

1. 初期化

matplotlib ツール パッケージがインストールされていると仮定します。

matplotlib.figure.Figure を使用してプロット フレームを作成します:

import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')

2. 折れ線プロット

基本的な使用法:

ax.plot(x,y,z,label=' ')

コード:

import matplotlib as mpl
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
 
mpl.rcParams['legend.fontsize'] = 10
 
fig = plt.figure()
ax = fig.gca(projection='3d')
theta = np.linspace(-4 * np.pi, 4 * np.pi, 100)
z = np.linspace(-2, 2, 100)
r = z**2 + 1
x = r * np.sin(theta)
y = r * np.cos(theta)
ax.plot(x, y, z, label='parametric curve')
ax.legend()
 
plt.show()

3. 散布図

基本的な使用法:

ax.scatter(xs, ys, zs, s=20, c=None, depthshade=True, *args, *kwargs)

• xs,ys,zs : 入力データ;
• s: 散布点のサイズ
• c: 色 (例: c = 'r' は赤);
• Depthshase : Transparent、True は透明、デフォルトは True、False は不透明です。
• *args などは、maker = 'o' などの展開変数です。その場合、散布結果は 'o' の形状になります

code:

from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
 
 
def randrange(n, vmin, vmax):
    '''
    Helper function to make an array of random numbers having shape (n, )
    with each number distributed Uniform(vmin, vmax).
    '''
    return (vmax - vmin)*np.random.rand(n) + vmin
 
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
 
n = 100
 
# For each set of style and range settings, plot n random points in the box
# defined by x in [23, 32], y in [0, 100], z in [zlow, zhigh].
for c, m, zlow, zhigh in [('r', 'o', -50, -25), ('b', '^', -30, -5)]:
    xs = randrange(n, 23, 32)
    ys = randrange(n, 0, 100)
    zs = randrange(n, zlow, zhigh)
    ax.scatter(xs, ys, zs, c=c, marker=m)
 
ax.set_xlabel('X Label')
ax.set_ylabel('Y Label')
ax.set_zlabel('Z Label')
 
plt.show()

4. ワイヤーフレーム プロット

基本的な使用法:

ax.plot_wireframe(X, Y, Z, *args, **kwargs)

• XX、Y、Z: 入力データ
• rstride: 行ステップ長
• cstride: 列ステップ長
• rcount: 行番号の上限
• ccount: 列番号の上限

コード:

from mpl_toolkits.mplot3d import axes3d
import matplotlib.pyplot as plt
 
 
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
 
# Grab some test data.
X, Y, Z = axes3d.get_test_data(0.05)
 
# Plot a basic wireframe.
ax.plot_wireframe(X, Y, Z, rstride=10, cstride=10)
 
plt.show()

#5. 曲面プロット

基本的な使用法:

ax.plot_surface(X, Y, Z, *args, **kwargs)

XX、 Y、Z: データ
• rstride、cstride、rcount、ccount: ワイヤーフレーム プロット定義と同じ
• color: 表面の色
• cmap: レイヤー

コード:

from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import cm
from matplotlib.ticker import LinearLocator, FormatStrFormatter
import numpy as np
 
 
fig = plt.figure()
ax = fig.gca(projection='3d')
 
# Make data.
X = np.arange(-5, 5, 0.25)
Y = np.arange(-5, 5, 0.25)
X, Y = np.meshgrid(X, Y)
R = np.sqrt(X**2 + Y**2)
Z = np.sin(R)
 
# Plot the surface.
surf = ax.plot_surface(X, Y, Z, cmap=cm.coolwarm,
                       linewidth=0, antialiased=False)
 
# Customize the z axis.
ax.set_zlim(-1.01, 1.01)
ax.zaxis.set_major_locator(LinearLocator(10))
ax.zaxis.set_major_formatter(FormatStrFormatter('%.02f'))
 
# Add a color bar which maps values to colors.
fig.colorbar(surf, shrink=0.5, aspect=5)
 
plt.show()

6. 三曲面プロット

基本的な使用法:

ax.plot_trisurf(*args, **kwargs)

X,Y,Z : data
• 他のパラメータは surface-plot

code:

from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
 
 
n_radii = 8
n_angles = 36
 
# Make radii and angles spaces (radius r=0 omitted to eliminate duplication).
radii = np.linspace(0.125, 1.0, n_radii)
angles = np.linspace(0, 2*np.pi, n_angles, endpoint=False)
 
# Repeat all angles for each radius.
angles = np.repeat(angles[..., np.newaxis], n_radii, axis=1)
 
# Convert polar (radii, angles) coords to cartesian (x, y) coords.
# (0, 0) is manually added at this stage,  so there will be no duplicate
# points in the (x, y) plane.
x = np.append(0, (radii*np.cos(angles)).flatten())
y = np.append(0, (radii*np.sin(angles)).flatten())
 
# Compute z to make the pringle surface.
z = np.sin(-x*y)
 
fig = plt.figure()
ax = fig.gca(projection='3d')
 
ax.plot_trisurf(x, y, z, linewidth=0.2, antialiased=True)
 
plt.show()

7 と同様です。等高線プロット

基本的な使用法:

ax.contour(X, Y, Z, *args, **kwargs)

code:

from mpl_toolkits.mplot3d import axes3d
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import cm
 
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
X, Y, Z = axes3d.get_test_data(0.05)
cset = ax.contour(X, Y, Z, cmap=cm.coolwarm)
ax.clabel(cset, fontsize=9, inline=1)
 
plt.show()

##2 次元等高線 3 次元表面マップと一緒に線を描画することもできます:

コード:

from mpl_toolkits.mplot3d import axes3d
from mpl_toolkits.mplot3d import axes3d
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import cm
 
fig = plt.figure()
ax = fig.gca(projection='3d')
X, Y, Z = axes3d.get_test_data(0.05)
ax.plot_surface(X, Y, Z, rstride=8, cstride=8, alpha=0.3)
cset = ax.contour(X, Y, Z, zdir='z', offset=-100, cmap=cm.coolwarm)
cset = ax.contour(X, Y, Z, zdir='x', offset=-40, cmap=cm.coolwarm)
cset = ax.contour(X, Y, Z, zdir='y', offset=40, cmap=cm.coolwarm)
 
ax.set_xlabel('X')
ax.set_xlim(-40, 40)
ax.set_ylabel('Y')
ax.set_ylim(-40, 40)
ax.set_zlabel('Z')
ax.set_zlim(-100, 100)
 
plt.show()

#三次元の等高線を二次元平面に投影することもできます:

コード:

from mpl_toolkits.mplot3d import axes3d
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import cm
 
fig = plt.figure()
ax = fig.gca(projection='3d')
X, Y, Z = axes3d.get_test_data(0.05)
ax.plot_surface(X, Y, Z, rstride=8, cstride=8, alpha=0.3)
cset = ax.contourf(X, Y, Z, zdir='z', offset=-100, cmap=cm.coolwarm)
cset = ax.contourf(X, Y, Z, zdir='x', offset=-40, cmap=cm.coolwarm)
cset = ax.contourf(X, Y, Z, zdir='y', offset=40, cmap=cm.coolwarm)
 
ax.set_xlabel('X')
ax.set_xlim(-40, 40)
ax.set_ylabel('Y')
ax.set_ylim(-40, 40)
ax.set_zlabel('Z')
ax.set_zlim(-100, 100)
 
plt.show()

8. 棒グラフ (棒グラフ)

基本的な使用法:

ax.bar(left, height, zs=0, zdir='z', *args, **kwargs

x, y, zs = z 、データ

zdir: 棒グラフの平面化の方向、それに応じて特定のコードを理解できます。
• code:

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')
for c, z in zip(['r', 'g', 'b', 'y'], [30, 20, 10, 0]):
    xs = np.arange(20)
    ys = np.random.rand(20)
 
    # You can provide either a single color or an array. To demonstrate this,
    # the first bar of each set will be colored cyan.
    cs = [c] * len(xs)
    cs[0] = 'c'
    ax.bar(xs, ys, zs=z, zdir='y', color=cs, alpha=0.8)
 
ax.set_xlabel('X')
ax.set_ylabel('Y')
ax.set_zlabel('Z')
 
plt.show()

9. サブプロット描画 (サブプロット)

別の 2D グラフィックス、で配布されています。 3 次元空間、実際には投影空間は空ではありません。対応するコード:

from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
 
fig = plt.figure()
ax = fig.gca(projection='3d')
 
# Plot a sin curve using the x and y axes.
x = np.linspace(0, 1, 100)
y = np.sin(x * 2 * np.pi) / 2 + 0.5
ax.plot(x, y, zs=0, zdir='z', label='curve in (x,y)')
 
# Plot scatterplot data (20 2D points per colour) on the x and z axes.
colors = ('r', 'g', 'b', 'k')
x = np.random.sample(20*len(colors))
y = np.random.sample(20*len(colors))
c_list = []
for c in colors:
    c_list.append([c]*20)
# By using zdir='y', the y value of these points is fixed to the zs value 0
# and the (x,y) points are plotted on the x and z axes.
ax.scatter(x, y, zs=0, zdir='y', c=c_list, label='points in (x,z)')
 
# Make legend, set axes limits and labels
ax.legend()
ax.set_xlim(0, 1)
ax.set_ylim(0, 1)
ax.set_zlim(0, 1)
ax.set_xlabel('X')
ax.set_ylabel('Y')
ax.set_zlabel('Z')

B サブグラフ サブプロットの使用法

MATLAB との違いは次のとおりです。

##MATLAB:

subplot(2,2,1)
subplot(2,2,2)
subplot(2,2,[3,4])

Python:

subplot(2,2,1)
subplot(2,2,2)
subplot(2,1,2)

code:

import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d.axes3d import Axes3D, get_test_data
from matplotlib import cm
import numpy as np
 
 
# set up a figure twice as wide as it is tall
fig = plt.figure(figsize=plt.figaspect(0.5))
 
#===============
#  First subplot
#===============
# set up the axes for the first plot
ax = fig.add_subplot(2, 2, 1, projection='3d')
 
# plot a 3D surface like in the example mplot3d/surface3d_demo
X = np.arange(-5, 5, 0.25)
Y = np.arange(-5, 5, 0.25)
X, Y = np.meshgrid(X, Y)
R = np.sqrt(X**2 + Y**2)
Z = np.sin(R)
surf = ax.plot_surface(X, Y, Z, rstride=1, cstride=1, cmap=cm.coolwarm,
                       linewidth=0, antialiased=False)
ax.set_zlim(-1.01, 1.01)
fig.colorbar(surf, shrink=0.5, aspect=10)
 
#===============
# Second subplot
#===============
# set up the axes for the second plot
ax = fig.add_subplot(2,1,2, projection='3d')
 
# plot a 3D wireframe like in the example mplot3d/wire3d_demo
X, Y, Z = get_test_data(0.05)
ax.plot_wireframe(X, Y, Z, rstride=10, cstride=10)
 
plt.show()

# のような 4 つのサブグラフ効果の場合

##補足:

テキストコメントの基本的な使い方:

code:

from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import matplotlib.pyplot as plt
 
 
fig = plt.figure()
ax = fig.gca(projection='3d')
 
# Demo 1: zdir
zdirs = (None, 'x', 'y', 'z', (1, 1, 0), (1, 1, 1))
xs = (1, 4, 4, 9, 4, 1)
ys = (2, 5, 8, 10, 1, 2)
zs = (10, 3, 8, 9, 1, 8)
 
for zdir, x, y, z in zip(zdirs, xs, ys, zs):
    label = '(%d, %d, %d), dir=%s' % (x, y, z, zdir)
    ax.text(x, y, z, label, zdir)
 
# Demo 2: color
ax.text(9, 0, 0, "red", color='red')
 
# Demo 3: text2D
# Placement 0, 0 would be the bottom left, 1, 1 would be the top right.
ax.text2D(0.05, 0.95, "2D Text", transform=ax.transAxes)
 
# Tweaking display region and labels
ax.set_xlim(0, 10)
ax.set_ylim(0, 10)
ax.set_zlim(0, 10)
ax.set_xlabel('X axis')
ax.set_ylabel('Y axis')
ax.set_zlabel('Z axis')
 
plt.show()

#【 関連推奨事項:

Python3 ビデオ チュートリアル

]

以上がPython で 3 次元グラフを描画するための詳細なチュートリアルの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。