Einführung
In diesem Lab werden Sie durch den Prozess des Erstellens eines 3D-Diagramms mit Matplotlib in Python geführt.
Tipps für die VM
Nachdem der VM-Start abgeschlossen ist, klicken Sie in der oberen linken Ecke, um zur Registerkarte Notebook zu wechseln und Jupyter Notebook für die Übung zu nutzen.
Manchmal müssen Sie einige Sekunden warten, bis Jupyter Notebook vollständig geladen ist. Die Validierung von Vorgängen kann aufgrund der Einschränkungen in Jupyter Notebook nicht automatisiert werden.
Wenn Sie bei der Lernphase Probleme haben, können Sie Labby gerne fragen. Geben Sie nach der Sitzung Feedback ab, und wir werden das Problem für Sie prompt beheben.
Importieren der erforderlichen Bibliotheken
Wir beginnen mit dem Importieren der erforderlichen Bibliotheken. In diesem Fall benötigen wir NumPy und Matplotlib.
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
Daten erstellen
Als nächstes erstellen wir die Daten, die wir in unserem Diagramm verwenden werden. In diesem Beispiel verwenden wir NumPy, um die Daten zu generieren.
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))
Erstellen der Figure- und Axes-Objekte
Jetzt erstellen wir ein Figure- und ein Axes-Objekt, das wir verwenden werden, um das Diagramm zu erstellen.
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
Erstellen des Diagramms
Schließlich erstellen wir das Diagramm, indem wir die gerade erstellten Daten und das Axes-Objekt verwenden.
ax.plot_surface(X, Y, Z)
ax.set_xlabel('X Label')
ax.set_ylabel('Y Label')
ax.set_zlabel('Z Label')
Zeige das Diagramm an
Wir zeigen das Diagramm mit der Funktion plt.show() an.
plt.show()
Zusammenfassung
In diesem Lab haben wir gelernt, wie man mit Matplotlib in Python einen 3D-Diagramm erstellt. Wir haben begonnen, indem wir die erforderlichen Bibliotheken importiert haben, dann die Daten, die Figure- und die Axes-Objekte erstellt und schließlich das Diagramm erstellt und angezeigt.