はじめに
このチュートリアルでは、Python の Matplotlib を使って 3D コントアープロットを作成するプロセスを案内します。コントアープロットは、等高線またはレベルカーブを使って 3D 表面を表します。これらのレベルカーブを作成するために contour() 関数を使い、曲線を垂直方向に「リボン」に拡張するために extend3d=True オプションを使います。
VM のヒント
VM の起動が完了したら、左上隅をクリックして ノートブック タブに切り替えて、Jupyter Notebook を使って練習します。
時々、Jupyter Notebook が読み込み終了するまで数秒待つ必要がある場合があります。Jupyter Notebook の制限により、操作の検証を自動化することはできません。
学習中に問題に直面した場合は、Labby にお尋ねください。セッション後にフィードバックを提供してください。そうすれば、迅速に問題を解決します。
ライブラリのインポート
このチュートリアルで必要なライブラリをインポートする必要があります。グラフ描画には matplotlib.pyplot を、カラーマップには matplotlib.cm を、3D グラフ描画には mpl_toolkits.mplot3d を使用します。
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import cm
from mpl_toolkits.mplot3d import axes3d
データの作成
次に、コントアープロットを生成するために使用するデータを作成する必要があります。mpl_toolkits.mplot3d モジュールの get_test_data() 関数を使用してサンプルデータを生成します。
X, Y, Z = axes3d.get_test_data(0.05)
3D 軸の作成
グラフ用の 3D サブプロットを作成するために add_subplot() 関数を使用します。また、投影を '3d' に設定します。
ax = plt.figure().add_subplot(projection='3d')
コントアープロットの作成
次に、contour() 関数を使ってコントアープロットを作成します。X、Y、Z のデータを渡し、曲線を垂直方向に「リボン」に拡張するために extend3d=True を設定します。また、色付けを美しくするためにカラーマップを cm.coolwarm に設定します。
ax.contour(X, Y, Z, extend3d=True, cmap=cm.coolwarm)
グラフの表示
最後に、show() 関数を使ってグラフを表示します。
plt.show()
まとめ
このチュートリアルでは、Python の Matplotlib を使って 3D コントアープロットを作成する方法を学びました。レベル曲線を作成するために contour() 関数を使用し、曲線を垂直方向に「リボン」に拡張するために extend3d=True オプションを使用しました。また、サンプルデータを生成するために get_test_data() 関数を使用し、色付けを美しくするために cm.coolwarm カラーマップを使用しました。