はじめに
この実験では、Python の Matplotlib を使って 3D コントアグラフを作成する方法を学びます。コントアグラフは、3 つの変数の関係をグラフ化したものです。x 軸と y 軸の 2 つの変数と、z 軸の 3 つ目の変数の関係を表示するために使用されます。コントアグラフは、3D 空間でデータを表示するために科学分野や工学分野で広く使用されています。
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、Jupyter Notebook を使って練習しましょう。
時々、Jupyter Notebook が読み込み終わ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。
学習中に問題がある場合は、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。すぐに問題を解決いたします。
必要なライブラリをインポートする
始める前に、必要なライブラリをインポートする必要があります。mpl_toolkits.mplot3d から Matplotlib と Axes3D を使用します。
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import axes3d
グラフと軸のオブジェクトを作成する
ここでは、add_subplot() メソッドを使ってグラフと軸のオブジェクトを作成します。3D プロットを作成するには、projection パラメータを '3d' に設定します。
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
データを生成する
ここでは、3D コントアグラフで使用するデータを生成します。axes3d.get_test_data() メソッドを使ってデータを生成します。このメソッドは、3D プロット用のテストデータを生成します。
X, Y, Z = axes3d.get_test_data(0.05)
コントアグラフを作成する
ここでは、contourf() メソッドを使ってコントアグラフを作成します。このメソッドは塗りつぶされたコントアを作成します。クール・ウォームカラーマップを使用するには、cmap パラメータを cm.coolwarm に設定します。
ax.contourf(X, Y, Z, cmap=cm.coolwarm)
グラフを表示する
ここでは、show() メソッドを使ってグラフを表示します。
plt.show()
まとめ
この実験では、Python の Matplotlib を使って 3D コントアグラフを作成する方法を学びました。必要なライブラリをインポートし、グラフと軸のオブジェクトを作成し、データを生成し、コントアグラフを作成し、グラフを表示する方法を学びました。コントアグラフは、3D 空間でデータを表示する効果的な方法であり、科学分野や工学分野で広く使用されています。