2D バーグラフを使った 3D プロット作成 | Matplotlib Python チュートリアル

はじめに

この実験では、異なる平面に投影された 2D バーグラフを持つ 3D プロットを作成する方法を学びます。Python の Matplotlib ライブラリを使用してビジュアライゼーションを生成します。この実験では、Python の構文と Matplotlib ライブラリの基本的な理解が前提となっています。

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 タブに切り替えて、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

この実験に必要なライブラリをインポートして始めましょう。乱数データを生成するために NumPy ライブラリを、3D プロットを作成するために Matplotlib ライブラリを使用します。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

np.random.seed(19680801)

グラフとサブプロットの作成

次に、3D プロット用のグラフとサブプロットを作成します。3D 投影を作成するために add_subplot() メソッドを使用します。

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

バーグラフ用のデータの生成

次に、バーグラフ用のデータを生成します。4 セットのデータを作成し、それぞれに 20 個の値を持たせます。20 個の値の配列を作成するために NumPy の arange() メソッドを、各セットのデータに乱数を生成するために NumPy の random.rand() メソッドを使用します。

colors = ['r', 'g', 'b', 'y']
yticks = [3, 2, 1, 0]
for c, k in zip(colors, yticks):
    xs = np.arange(20)
    ys = np.random.rand(20)

バーグラフのカスタマイズ

次に、バーグラフをカスタマイズします。色の配列を作成し、bar() メソッドを使用してバーグラフを描画します。バーグラフを y 軸平面に投影するために、zdir パラメータを 'y' に設定します。また、バーの透明度を調整するために alpha パラメータを 0.8 に設定します。

    cs = [c] * len(xs)
    cs[0] = 'c'
    ax.bar(xs, ys, zs=k, zdir='y', color=cs, alpha=0.8)

軸のカスタマイズ

次に、3D プロットの軸をカスタマイズします。それぞれ set_xlabel()、set_ylabel()、および set_zlabel() メソッドを使用して、x 軸、y 軸、および z 軸のラベルを設定します。また、set_yticks() メソッドを使用して y 軸の目盛りを設定します。

ax.set_xlabel('X')
ax.set_ylabel('Y')
ax.set_zlabel('Z')
ax.set_yticks(yticks)

プロットの表示

3D プロットを表示するために show() メソッドを使用します。

plt.show()

まとめ

この実験では、Python の Matplotlib ライブラリを使って、異なる平面に投影された 2D のバーグラフ付きの 3D プロットを作成する方法を学びました。乱数データを生成し、バーグラフとプロットの軸をカスタマイズしました。そして、show() メソッドを使ってプロットを表示しました。

異なる平面で 2D バーグラフを作成する