公開されたヒント: Python で美しい 3D チャートを描画する

公開されたヒント: Python を使用して美しい 3D チャートを描画する

はじめに:
データ視覚化の分野では、美しい 3D チャートを作成することでデータの特性をより直感的に表示できます。そしてトレンド。 Python は強力なプログラミング言語として、この目標の達成に役立つ多くのライブラリとツールを備えています。この記事では、Python で美しい 3D グラフを描画するためのいくつかのヒントと具体的なコード例を紹介し、読者がよりよく理解して応用できるようにします。

1. 準備:
始める前に、matplotlib、numpy、mpl_toolkits.mplot3d など、必要な Python ライブラリをいくつかインストールする必要があります。次のコードを通じてインストールできます:

pip install matplotlib

pip install numpy

pip install mpl_toolkits.mplot3d

2. 単純な 3D 散布図を描きます:
まず、単純な 3D 散布図を描きましょう。コードは次のとおりです。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')

x = np.random.standard_normal(100)
y = np.random.standard_normal(100)
z = np.random.standard_normal(100)

ax.scatter(x, y, z)

plt.show()

この例では、まず Figure オブジェクトと Axes3D オブジェクトを作成し、add_subplot# を通じて # を追加します。 ## メソッド ##Axes3D オブジェクトが Figure に追加されます。次に、x、y、z 座標として標準正規分布に従う 100 個の乱数を生成し、scatter メソッドを使用して 3D 座標系上に散布図を描画します。 3. 3D 表面図を描く:

次に、3D 表面図を描いてみます。コードは次のとおりです。

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

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')

x = np.linspace(-5, 5, 100)
y = np.linspace(-5, 5, 100)

X, Y = np.meshgrid(x, y)
Z = np.sin(np.sqrt(X**2 + Y**2))

ax.plot_surface(X, Y, Z, cmap='viridis')

plt.show()

この例では、最初に x 座標と y 座標の 1 次元配列を生成し、

meshgrid

メソッドを使用してグリッドを生成し、次に計算します。式による z 座標の値。最後に、plot_surface メソッドを使用して 3D 表面プロットが描画されました。 4. 3D ヒストグラムの描画:

散布図や曲面プロットに加えて、3D ヒストグラムを描画してデータの分布を示すこともできます。コードは次のとおりです。

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

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')

x = np.arange(10)
y = np.arange(10)
X, Y = np.meshgrid(x, y)
Z = np.random.randint(1, 10, (10, 10))

ax.bar3d(X.flatten(), Y.flatten(), np.zeros_like(Z).flatten(), 1, 1, Z.flatten())

plt.show()

この例では、最初に x 座標と y 座標の 1 次元配列を生成し、meshgrid

メソッドを使用してグリッドを生成し、次に使用します。 random .randint メソッドは、ランダムな整数の 10x10 配列を Z 座標値として生成します。最後に、bar3d メソッドを使用して 3D ヒストグラムが描画されました。 結論:

この記事の共有を通じて、散布図、曲面プロット、ヒストグラムの描画など、Python で美しい 3D チャートを描画するためのいくつかのテクニックと具体的なコード例を学びました。これらの手法は、データの特性と傾向をより適切に表示し、データ視覚化の効果を向上させるのに役立ちます。読者の皆様には、学習と実践を通じてこれらのスキルをさらに習得し、実際のプロジェクトで柔軟に活用していただければ幸いです。

以上が公開されたヒント: Python で美しい 3D チャートを描画するの詳細内容です。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。