Matplotlib 2D- und 3D-Darstellungen

Einführung

In diesem Lab werden Sie durch das Erstellen eines Diagramms geführt, das sowohl eine 2D- als auch eine 3D-Darstellung mit Matplotlib enthält. Die 2D-Darstellung wird eine gedämpfte Schwingung anzeigen, während die 3D-Darstellung eine Sinuswelle anzeigen wird.

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 während des Lernens Probleme haben, können Sie Labby gerne fragen. Geben Sie nach der Sitzung Feedback, und wir werden das Problem für Sie prompt beheben.

Bibliotheken importieren

In diesem Schritt werden wir die erforderlichen Bibliotheken für dieses Lab importieren. Wir werden Matplotlib für die Darstellung, NumPy für das Erstellen von Arrays und mpl_toolkits für die 3D-Darstellung verwenden.

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

Funktionen definieren

In diesem Schritt werden wir eine Funktion definieren, die eine gedämpfte Schwingung erzeugt.

def f(t):
    return np.cos(2*np.pi*t) * np.exp(-t)

Figur erstellen

In diesem Schritt werden wir eine Figur mit zwei Teilgrafiken erstellen. Die erste Teilgrafik wird eine 2D-Darstellung sein, und die zweite Teilgrafik wird eine 3D-Darstellung sein.

fig = plt.figure(figsize=plt.figaspect(2.))
fig.suptitle('A Tale of 2 Subplots')

2D-Darstellung erstellen

In diesem Schritt werden wir eine 2D-Darstellung einer gedämpften Schwingung erstellen.

ax1 = fig.add_subplot(2, 1, 1)
t1 = np.arange(0.0, 5.0, 0.1)
t2 = np.arange(0.0, 5.0, 0.02)
t3 = np.arange(0.0, 2.0, 0.01)

ax1.plot(t1, f(t1), 'bo',
         t2, f(t2), 'k--', markerfacecolor='green')
ax1.grid(True)
ax1.set_ylabel('Gedämpfte Schwingung')

3D-Darstellung erstellen

In diesem Schritt werden wir eine 3D-Darstellung einer Sinuswelle erstellen.

ax2 = fig.add_subplot(2, 1, 2, projection='3d')
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 = ax2.plot_surface(X, Y, Z, rstride=1, cstride=1,
                        linewidth=0, antialiased=False)
ax2.set_zlim(-1, 1)

Diagramm anzeigen

In diesem Schritt werden wir die Figur anzeigen.

plt.show()

Zusammenfassung

In diesem Lab haben wir mit Matplotlib eine Figur mit einer 2D- und einer 3D-Darstellung erstellt. Die 2D-Darstellung zeigte eine gedämpfte Schwingung, während die 3D-Darstellung eine Sinuswelle zeigte. Wir haben NumPy verwendet, um Arrays zu erstellen, und mpl_toolkits für die 3D-Darstellung.