3D 등고선 플롯 튜토리얼 | Python Matplotlib

소개

이 튜토리얼은 Python 의 Matplotlib 을 사용하여 3D 등고선 플롯을 생성하는 과정을 안내합니다. 등고선 플롯은 등고선 또는 레벨 곡선을 사용하여 3D 표면을 나타냅니다. 우리는 contour() 함수를 사용하여 이러한 레벨 곡선을 생성하고, extend3d=True 옵션을 사용하여 곡선을 수직으로 '리본' 형태로 확장할 것입니다.

VM 팁

VM 시작이 완료되면, 왼쪽 상단을 클릭하여 Notebook 탭으로 전환하여 실습을 위해 Jupyter Notebook에 접근하십시오.

때로는 Jupyter Notebook 이 로딩을 완료하는 데 몇 초 정도 기다려야 할 수 있습니다. Jupyter Notebook 의 제한으로 인해 작업의 유효성 검사는 자동화될 수 없습니다.

학습 중 문제가 발생하면 언제든지 Labby 에게 문의하십시오. 세션 후 피드백을 제공해주시면 문제를 신속하게 해결해 드리겠습니다.

라이브러리 임포트

이 튜토리얼에 필요한 라이브러리를 먼저 임포트해야 합니다. 플로팅을 위해 matplotlib.pyplot, 컬러 맵 (color map) 을 위해 matplotlib.cm, 3D 플로팅을 위해 mpl_toolkits.mplot3d를 사용합니다.

import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import cm
from mpl_toolkits.mplot3d import axes3d

데이터 생성

다음으로, 등고선 플롯을 생성하는 데 사용할 데이터를 생성해야 합니다. mpl_toolkits.mplot3d 모듈의 get_test_data() 함수를 사용하여 샘플 데이터를 생성합니다.

X, Y, Z = axes3d.get_test_data(0.05)

3D 축 생성

add_subplot() 함수를 사용하여 플롯을 위한 3D 서브플롯 (subplot) 을 생성합니다. 또한 투영 (projection) 을 '3d'로 설정합니다.

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

등고선 플롯 생성

이제 contour() 함수를 사용하여 등고선 플롯을 생성합니다. X, Y, Z 데이터를 전달하고, 곡선을 수직으로 '리본' 형태로 확장하기 위해 extend3d=True를 설정합니다. 또한 멋진 색상 구성을 위해 색상 맵 (colormap) 을 cm.coolwarm으로 설정합니다.

ax.contour(X, Y, Z, extend3d=True, cmap=cm.coolwarm)

플롯 표시

마지막으로, show() 함수를 사용하여 플롯을 표시합니다.

plt.show()

요약

이 튜토리얼에서는 Python 의 Matplotlib 을 사용하여 3D 등고선 플롯을 만드는 방법을 배웠습니다. contour() 함수를 사용하여 레벨 곡선을 생성하고, extend3d=True 옵션을 사용하여 곡선을 수직으로 '리본' 형태로 확장했습니다. 또한 샘플 데이터를 생성하기 위해 get_test_data() 함수를 사용했으며, 멋진 색상 구성을 위해 cm.coolwarm 색상 맵 (colormap) 을 사용했습니다.

Matplotlib 을 이용한 3D 등고선 플롯

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