はじめに
この実験では、Python の Matplotlib ライブラリを使って 3D コントアープロットを作成する方法を学びます。コントアープロットは、3D 曲面のグラフィカルな表現であり、2D 平面上に等高線が描画されます。コントアープロットは、ある変数が他の 2 つの変数に対する変化を視覚化するのに役立ちます。
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、操作の検証は自動化できません。
学習中に問題に遭遇した場合は、Labby にお問い合わせください。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。
ライブラリのインポート
3D コントアープロットを作成するための必要なライブラリをインポートして始めましょう。matplotlibとmpl_toolkitsライブラリを使用します。
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import cm
from mpl_toolkits.mplot3d import axes3d
グラフとサブプロットの作成
次に、3D コントアープロットを表示するためのグラフとサブプロットを作成します。
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
テストデータの取得
描画するためのテストデータを取得するには、axes3d.get_test_data()関数を使用します。
X, Y, Z = axes3d.get_test_data(0.05)
コントアープロットの作成
ここで、ax.contour()関数を使ってテストデータの 3D コントアープロットを作成できます。
ax.contour(X, Y, Z, cmap=cm.coolwarm)
プロットのカスタマイズ
軸にラベルを付けたり、視点を調整することで、プロットをカスタマイズできます。
ax.set_xlabel('X Label')
ax.set_ylabel('Y Label')
ax.set_zlabel('Z Label')
ax.view_init(elev=30, azim=120)
プロットの表示
最後に、plt.show()関数を使って 3D コントアープロットを表示します。
plt.show()
まとめ
この実験では、Python の Matplotlib ライブラリを使って 3D コントアープロットを作成する方法を学びました。必要なライブラリをインポートし、グラフとサブプロットを作成し、テストデータを取得し、コントアープロットを作成し、プロットをカスタマイズし、そしてプロットを表示しました。コントアープロットは、2 つの他の変数に対する 1 つの変数の変化を視覚化するのに役立ちます。