Diagrama de contorno tridimensional relleno | Tutorial de Matplotlib Python

Introducción

En este laboratorio, aprenderá a crear un gráfico de contorno tridimensional triangular relleno utilizando la biblioteca Matplotlib en Python. El gráfico se creará utilizando mallas triangulares no estructuradas y triangulación personalizada. Podrá controlar el ángulo de vista y la paleta de colores del gráfico.

Consejos sobre la VM

Una vez finalizada la inicialización de la VM, haga clic en la esquina superior izquierda para cambiar a la pestaña Cuaderno y acceder a Jupyter Notebook para practicar.

A veces, es posible que tenga que esperar unos segundos a que Jupyter Notebook termine de cargarse. La validación de operaciones no se puede automatizar debido a las limitaciones de Jupyter Notebook.

Si tiene problemas durante el aprendizaje, no dude en preguntar a Labby. Deje su retroalimentación después de la sesión y lo resolveremos rápidamente para usted.

Skills Graph

%%%%{init: {'theme':'neutral'}}%%%% flowchart RL matplotlib(("Matplotlib")) -.-> matplotlib/BasicConceptsGroup(["Basic Concepts"]) python(("Python")) -.-> python/BasicConceptsGroup(["Basic Concepts"]) python(("Python")) -.-> python/DataStructuresGroup(["Data Structures"]) python(("Python")) -.-> python/ModulesandPackagesGroup(["Modules and Packages"]) python(("Python")) -.-> python/DataScienceandMachineLearningGroup(["Data Science and Machine Learning"]) matplotlib/BasicConceptsGroup -.-> matplotlib/importing_matplotlib("Importing Matplotlib") matplotlib/BasicConceptsGroup -.-> matplotlib/figures_axes("Understanding Figures and Axes") python/BasicConceptsGroup -.-> python/booleans("Booleans") python/DataStructuresGroup -.-> python/lists("Lists") python/DataStructuresGroup -.-> python/tuples("Tuples") python/ModulesandPackagesGroup -.-> python/importing_modules("Importing Modules") python/DataScienceandMachineLearningGroup -.-> python/numerical_computing("Numerical Computing") python/DataScienceandMachineLearningGroup -.-> python/data_visualization("Data Visualization") subgraph Lab Skills matplotlib/importing_matplotlib -.-> lab-49006{{"Crear diagramas de contorno tridimensional personalizados"}} matplotlib/figures_axes -.-> lab-49006{{"Crear diagramas de contorno tridimensional personalizados"}} python/booleans -.-> lab-49006{{"Crear diagramas de contorno tridimensional personalizados"}} python/lists -.-> lab-49006{{"Crear diagramas de contorno tridimensional personalizados"}} python/tuples -.-> lab-49006{{"Crear diagramas de contorno tridimensional personalizados"}} python/importing_modules -.-> lab-49006{{"Crear diagramas de contorno tridimensional personalizados"}} python/numerical_computing -.-> lab-49006{{"Crear diagramas de contorno tridimensional personalizados"}} python/data_visualization -.-> lab-49006{{"Crear diagramas de contorno tridimensional personalizados"}} end

Importar bibliotecas

El primer paso es importar las bibliotecas necesarias. En este caso, necesitaremos Matplotlib, Numpy y Matplotlib Tri.

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import matplotlib.tri as tri

Crear las coordenadas

A continuación, crearemos las coordenadas x, y, z de los puntos. Crearemos la malla en coordenadas polares y calcularemos x, y, z.

n_angles = 48
n_radii = 8
min_radius = 0.25

radii = np.linspace(min_radius, 0.95, n_radii)
angles = np.linspace(0, 2*np.pi, n_angles, endpoint=False)
angles = np.repeat(angles[..., np.newaxis], n_radii, axis=1)
angles[:, 1::2] += np.pi/n_angles

x = (radii*np.cos(angles)).flatten()
y = (radii*np.sin(angles)).flatten()
z = (np.cos(radii)*np.cos(3*angles)).flatten()

Crear una triangulación personalizada

En este paso, crearemos una triangulación personalizada y omitiremos los triángulos no deseados.

triang = tri.Triangulation(x, y)
triang.set_mask(np.hypot(x[triang.triangles].mean(axis=1),
                         y[triang.triangles].mean(axis=1))
                < min_radius)

Crear el gráfico

Ahora, crearemos el gráfico utilizando la función tricontourf() y personalizaremos el ángulo de vista.

ax = plt.figure().add_subplot(projection='3d')
ax.tricontourf(triang, z, cmap=plt.cm.CMRmap)
ax.view_init(elev=45.)

plt.show()

Resumen

En este laboratorio, aprendiste cómo crear un gráfico de contorno tridimensional triangular relleno utilizando Matplotlib en Python. Aprendiste cómo crear las coordenadas, crear una triangulación personalizada y personalizar el ángulo de vista y la paleta de colores del gráfico.