3D Diagramme mit Fehlerbalken in Python erstellen

Einführung

In diesem Tutorial lernen wir, wie man mit der Matplotlib-Bibliothek in Python einen 3D-Diagramm mit Fehlerbalken erstellt. Fehlerbalken sind eine grafische Darstellung der Variabilität von Daten und werden häufig in den Wissenschaften und im Ingenieurwesen verwendet, um Unsicherheiten in Messungen oder statistischen Schätzungen zu zeigen.

Tipps für die VM

Nachdem der Start der VM abgeschlossen ist, klicken Sie in der oberen linken Ecke, um zur Registerkarte Notebook zu wechseln und Jupyter Notebook für die Übung zu öffnen.

Manchmal müssen Sie einige Sekunden warten, bis Jupyter Notebook vollständig geladen ist. Die Validierung von Vorgängen kann aufgrund der Einschränkungen von Jupyter Notebook nicht automatisiert werden.

Wenn Sie bei der Lernphase Probleme haben, können Sie Labby gerne fragen. Geben Sie nach der Sitzung Feedback, und wir werden das Problem für Sie prompt beheben.

Skills Graph

Bibliotheken importieren

Zunächst müssen wir die erforderlichen Bibliotheken importieren, nämlich Matplotlib und NumPy. NumPy ist eine Bibliothek für numerische Berechnungen, die Unterstützung für Arrays und Matrizen bietet, während Matplotlib eine Bibliothek zur Visualisierung von Daten ist.

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

Erstellen eines 3D-Diagramms

Als nächstes erstellen wir ein 3D-Diagramm, indem wir die add_subplot-Methode des figure-Objekts verwenden. Wir legen den projection-Parameter auf '3d' fest, um anzugeben, dass wir ein 3D-Diagramm möchten.

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

Daten für das Diagramm generieren

Wir generieren die Daten für unser Diagramm, indem wir eine parametrische Kurve erstellen. Eine parametrische Kurve ist eine Menge von Gleichungen, die die x-, y- und z-Koordinaten als Funktion eines Parameters beschreiben. Wir verwenden die arange-Funktion von NumPy, um ein Array von Werten von 0 bis 2π zu erstellen. Anschließend verwenden wir diese Werte, um die x-, y- und z-Koordinaten mit trigonometrischen Funktionen zu berechnen.

t = np.arange(0, 2*np.pi+.1, 0.01)
x, y, z = np.sin(t), np.cos(3*t), np.sin(5*t)

Fehlerbalken zum Diagramm hinzufügen

Wir fügen Fehlerbalken zu unserem Diagramm hinzu, indem wir die errorbar-Methode des Axes3D-Objekts verwenden. Wir legen die zuplims- und zlolims-Parameter auf Arrays fest, die angeben, welche Datenpunkte obere und untere Grenzen haben. Wir legen den errorevery-Parameter fest, um die Häufigkeit der Fehlerbalken zu steuern.

estep = 15
i = np.arange(t.size)
zuplims = (i % estep == 0) & (i // estep % 3 == 0)
zlolims = (i % estep == 0) & (i // estep % 3 == 2)

ax.errorbar(x, y, z, 0.2, zuplims=zuplims, zlolims=zlolims, errorevery=estep)

Das Diagramm anpassen

Wir können unser Diagramm anpassen, indem wir Labels für die x-, y- und z-Achsen hinzufügen, indem wir die Methoden set_xlabel, set_ylabel und set_zlabel verwenden.

ax.set_xlabel("X label")
ax.set_ylabel("Y label")
ax.set_zlabel("Z label")

Zeige das Diagramm an

Schließlich verwenden wir die show-Methode, um unser Diagramm anzuzeigen.

plt.show()

Zusammenfassung

In diesem Tutorial haben wir gelernt, wie man mit Matplotlib einen 3D-Diagramm mit Fehlerbalken erstellt. Wir haben NumPy verwendet, um die Daten für unser Diagramm zu generieren und Fehlerbalken mit der errorbar-Methode hinzugefügt. Wir haben auch unser Diagramm anpassen, indem wir Labels für die x-, y- und z-Achsen hinzugefügt haben.