Créer des nuages de points 3D incroyables avec Matplotlib en Python

Introduction

Ce tutoriel vous guidera sur la manière de créer un nuage de points 3D à l'aide de la bibliothèque Matplotlib de Python. Le nuage de points est une représentation graphique de la relation entre trois variables. C'est un outil utile pour identifier des modèles et des tendances dans des données complexes.

Conseils sur la VM

Une fois le démarrage de la VM terminé, cliquez dans le coin supérieur gauche pour basculer vers l'onglet Notebook pour accéder à Jupyter Notebook pour la pratique.

Parfois, vous devrez peut-être attendre quelques secondes pour que Jupyter Notebook ait fini de charger. La validation des opérations ne peut pas être automatisée en raison des limitations de Jupyter Notebook.

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.

Importez les bibliothèques nécessaires

Pour créer un nuage de points 3D, nous allons utiliser la bibliothèque Matplotlib. Nous utiliserons également la bibliothèque NumPy pour générer des données aléatoires.

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

Préparez les données

Nous allons générer deux ensembles de données avec des valeurs aléatoires à l'aide de la bibliothèque NumPy. Un ensemble représentera les coordonnées x et y, et l'autre ensemble représentera la coordonnée z.

def randrange(n, vmin, vmax):
    """
    Fonction d'aide pour créer un tableau de nombres aléatoires ayant la forme (n, )
    avec chaque nombre distribué Uniformément(vmin, vmax).
    """
    return (vmax - vmin)*np.random.rand(n) + vmin

n = 100

for m, zlow, zhigh in [('o', -50, -25), ('^', -30, -5)]:
    xs = randrange(n, 23, 32)
    ys = randrange(n, 0, 100)
    zs = randrange(n, zlow, zhigh)

Créez la figure et le sous-graphique

Nous allons créer la figure et le sous-graphique à l'aide de la fonction add_subplot de la bibliothèque Matplotlib. Nous allons également définir la projection sur '3d' pour créer un graphique 3D.

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

Créez le nuage de points

Nous allons créer le nuage de points à l'aide de la fonction scatter de la bibliothèque Matplotlib. Nous passerons les coordonnées x, y et z ainsi que le style du marqueur.

ax.scatter(xs, ys, zs, marker=m)

Définissez les étiquettes des axes

Nous allons définir les étiquettes pour les axes x, y et z à l'aide des fonctions set_xlabel, set_ylabel et set_zlabel de la bibliothèque Matplotlib.

ax.set_xlabel('X Label')
ax.set_ylabel('Y Label')
ax.set_zlabel('Z Label')

Affichez le graphique

Nous allons afficher le graphique à l'aide de la fonction show de la bibliothèque Matplotlib.

plt.show()

Sommaire

Dans ce tutoriel, nous avons appris à créer un nuage de points 3D à l'aide de la bibliothèque Matplotlib en Python. Nous avons configuré les données à l'aide de la bibliothèque NumPy, créé la figure et le sous-graphique à l'aide de la fonction add_subplot, créé le nuage de points à l'aide de la fonction scatter, défini les étiquettes des axes à l'aide des fonctions set_xlabel, set_ylabel et set_zlabel, et affiché le graphique à l'aide de la fonction show. Avec ces compétences, vous pouvez créer et personnaliser des nuages de points 3D pour analyser et visualiser des données complexes.

Créer un nuage de points 3D avec Matplotlib en Python