見事な 3D コントアー可視化を作成する

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。

Skills Graph

%%%%{init: {'theme':'neutral'}}%%%% flowchart RL matplotlib(("Matplotlib")) -.-> matplotlib/BasicConceptsGroup(["Basic Concepts"]) python(("Python")) -.-> python/DataStructuresGroup(["Data Structures"]) python(("Python")) -.-> python/ModulesandPackagesGroup(["Modules and Packages"]) matplotlib(("Matplotlib")) -.-> matplotlib/SpecializedPlotsGroup(["Specialized Plots"]) python(("Python")) -.-> python/DataScienceandMachineLearningGroup(["Data Science and Machine Learning"]) matplotlib/BasicConceptsGroup -.-> matplotlib/importing_matplotlib("Importing Matplotlib") matplotlib/BasicConceptsGroup -.-> matplotlib/figures_axes("Understanding Figures and Axes") python/DataStructuresGroup -.-> python/tuples("Tuples") python/ModulesandPackagesGroup -.-> python/importing_modules("Importing Modules") python/ModulesandPackagesGroup -.-> python/using_packages("Using Packages") matplotlib/SpecializedPlotsGroup -.-> matplotlib/contour_plots("Contour Plots") python/DataScienceandMachineLearningGroup -.-> python/data_visualization("Data Visualization") subgraph Lab Skills matplotlib/importing_matplotlib -.-> lab-48625{{"3D コントアー可視化の作成"}} matplotlib/figures_axes -.-> lab-48625{{"3D コントアー可視化の作成"}} python/tuples -.-> lab-48625{{"3D コントアー可視化の作成"}} python/importing_modules -.-> lab-48625{{"3D コントアー可視化の作成"}} python/using_packages -.-> lab-48625{{"3D コントアー可視化の作成"}} matplotlib/contour_plots -.-> lab-48625{{"3D コントアー可視化の作成"}} python/data_visualization -.-> lab-48625{{"3D コントアー可視化の作成"}} end

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。