Introduction
Ce laboratoire vous guidera tout au long du processus de création d'un tracé 3D à l'aide de Matplotlib en Python.
Conseils sur la machine virtuelle
Une fois le démarrage de la machine virtuelle terminé, cliquez dans le coin supérieur gauche pour basculer vers l'onglet Carnet d'adresses pour accéder au carnet Jupyter pour pratiquer.
Parfois, vous devrez peut-être attendre quelques secondes pour que le carnet Jupyter ait fini de charger. La validation des opérations ne peut pas être automatisée en raison des limitations du carnet Jupyter.
Si vous rencontrez des problèmes pendant l'apprentissage, n'hésitez pas à demander à Labby. Donnez votre feedback après la session, et nous réglerons rapidement le problème pour vous.
Importation des bibliothèques nécessaires
Nous commençons par importer les bibliothèques nécessaires. Dans ce cas, nous avons besoin de NumPy et de Matplotlib.
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
Création des données
Ensuite, nous créons les données que nous utiliserons dans notre tracé. Dans cet exemple, nous allons utiliser NumPy pour générer les données.
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))
Création des objets Figure et Axes
Maintenant, nous créons un objet Figure et un objet Axes que nous utiliserons pour créer le tracé.
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
Création du tracé
Enfin, nous créons le tracé en utilisant les données et l'objet Axes que nous venons de créer.
ax.plot_surface(X, Y, Z)
ax.set_xlabel('X Label')
ax.set_ylabel('Y Label')
ax.set_zlabel('Z Label')
Affichage du tracé
Nous affichons le tracé à l'aide de la fonction plt.show().
plt.show()
Sommaire
Dans ce laboratoire, nous avons appris à créer un tracé en 3D à l'aide de Matplotlib en Python. Nous avons commencé par importer les bibliothèques nécessaires, puis créé les données, les objets Figure et Axes, et finalement créé et affiché le tracé.