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この実験は、Python の Matplotlib を使って 3D 曲面を描画する方法に関する手順を追ったチュートリアルです。3D 曲面は coolwarm カラーマップで着色され、「antialiased=False」を使用することで不透明になります。このチュートリアルでは、.LinearLocator と z 軸の目盛りラベルのカスタムフォーマットの使用方法も示されています。
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 が読み込み完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。
学習中に問題に遭遇した場合は、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。すぐに問題を解決いたします。
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from matplotlib import cm
from matplotlib.ticker import LinearLocatorこのチュートリアルで必要なライブラリをインポートします。Matplotlib は、MATLAB と似たインターフェイスを提供する Python 用のグラフ描画ライブラリです。Numpy は、Python の科学計算のための基本パッケージです。
fig, ax = plt.subplots(subplot_kw={"projection": "3d"})subplot_kw パラメータを "projection": "3d" に設定して、グラフと軸を作成します。これにより、グラフの 3D 投影が作成されます。
X = np.arange(-5, 5, 0.25)
Y = np.arange(-5, 5, 0.25)
X, Y = np.meshgrid(X, Y)
R = np.sqrt(X**2 + Y**2)
Z = np.sin(R)ここでは、グラフ用のデータを作成します。X と Y の値を、-5 から 5 まで 0.25 の間隔で等間隔に設定された配列として作成します。次に、np.meshgrid() を使って X と Y の値のメッシュグリッドを作成します。このメッシュグリッドを使って、原点からの距離である R の値を計算します。そして、R の sin() 関数を使って Z の値を計算します。
surf = ax.plot_surface(X, Y, Z, cmap=cm.coolwarm,
linewidth=0, antialiased=False)plot_surface() 関数を使って曲面を描画します。曲面に coolwarm カラーマップで色を付けるために、X、Y、Z の値とともに、cmap パラメータを cm.coolwarm に設定して渡します。ワイヤーフレームを削除するために linewidth=0 も設定し、曲面を不透明にするために antialiased=False も設定します。
ax.set_zlim(-1.01, 1.01)
ax.zaxis.set_major_locator(LinearLocator(10))
## A StrMethodFormatter is used automatically
ax.zaxis.set_major_formatter('{x:.02f}')set_zlim() 関数を使ってZ軸の範囲を -1.01 から 1.01 に設定することで、Z軸をカスタマイズします。次に、set_major_locator() 関数を使って、LinearLocator(10) を使ってZ軸の目盛りの数を 10 に設定します。最後に、set_major_formatter() 関数を使って、StrMethodFormatter を使ってZ軸の目盛りのラベルをフォーマットします。
fig.colorbar(surf, shrink=0.5, aspect=5)colorbar() 関数を使って、グラフにカラーバーを追加します。surf オブジェクトを渡し、カラーバーのサイズを調整するために shrink=0.5 と aspect=5 を設定します。
このチュートリアルでは、Python の Matplotlib を使って 3D 曲面を描画する方法を示しました。グラフと軸を作成し、データを作成し、曲面を描画し、Z 軸をカスタマイズし、カラーバーを追加しました。Matplotlib は、Python でビジュアライゼーションを作成するための強力なツールです。
