서브플롯으로 3D 플롯 그리기: 데이터 시각화 마스터하기

소개

데이터 분석에서 데이터를 시각화하기 위해 3D 플롯을 생성하는 경우가 많습니다. Matplotlib 에서는 서로 다른 3D 데이터를 비교하기 위해 3D 플롯을 서브플롯으로 생성할 수 있습니다. 이 랩에서는 Matplotlib 을 사용하여 3D 플롯을 서브플롯으로 생성하는 방법을 보여줍니다.

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

라이브러리 임포트

시작하기 전에, 이 랩에서 사용할 라이브러리를 임포트해야 합니다. Matplotlib, NumPy, 그리고 mpl_toolkits.mplot3d 에서 Axes3D 를 사용할 것입니다.

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

Figure 및 Subplot 생성

두 개의 서브플롯이 있는 figure 를 생성합니다. 첫 번째 서브플롯은 3D surface plot 이고, 두 번째 서브플롯은 3D wireframe plot 입니다.

## Create a figure with two subplots
fig = plt.figure(figsize=plt.figaspect(0.5))

## Add the first subplot with 3D projection
ax1 = fig.add_subplot(1, 2, 1, projection='3d')

## Add the second subplot with 3D projection
ax2 = fig.add_subplot(1, 2, 2, projection='3d')

3D Surface Plot 생성

첫 번째 서브플롯에 대한 3D surface plot 을 생성합니다. NumPy 를 사용하여 plot 에 대한 데이터를 생성합니다.

## Create data for the 3D surface plot
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)

## Plot the 3D surface plot
surf = ax1.plot_surface(X, Y, Z, cmap='coolwarm', linewidth=0, antialiased=False)

## Add a color bar to the plot
fig.colorbar(surf, shrink=0.5, aspect=10)

## Set the limits for the z-axis
ax1.set_zlim(-1.01, 1.01)

3D Wireframe Plot 생성

두 번째 서브플롯에 대한 3D wireframe plot 을 생성합니다. mpl_toolkits.mplot3d.axes3d에서 get_test_data 함수를 사용하여 plot 에 대한 데이터를 생성합니다.

## Create data for the 3D wireframe plot
X, Y, Z = Axes3D.get_test_data(0.05)

## Plot the 3D wireframe plot
ax2.plot_wireframe(X, Y, Z, rstride=10, cstride=10)

Plot 표시

plt.show() 함수를 사용하여 plot 을 표시합니다.

plt.show()

요약

이 랩에서는 Matplotlib 을 사용하여 서브플롯으로 3D plot 을 생성하는 방법을 배웠습니다. 두 개의 서브플롯, 3D surface plot 및 3D wireframe plot 이 있는 figure 를 생성했습니다. NumPy 를 사용하여 3D surface plot 에 대한 데이터를 생성하고, mpl_toolkits.mplot3d.axes3d의 get_test_data 함수를 사용하여 3D wireframe plot 에 대한 데이터를 생성했습니다. 또한 3D surface plot 에 color bar 를 추가하고 z-축의 limits 를 설정했습니다.