소개
이 랩은 Python 에서 Matplotlib 를 사용하여 3D 표면을 플로팅하는 방법에 대한 단계별 튜토리얼입니다. 3D 표면은 coolwarm colormap 으로 색칠되고 "antialiased=False"를 사용하여 불투명하게 만들어집니다. 또한 이 튜토리얼은 .LinearLocator와 z 축 눈금 레이블에 대한 사용자 정의 서식을 사용하는 방법을 보여줍니다.
VM 팁
VM 시작이 완료되면 왼쪽 상단을 클릭하여 Notebook 탭으로 전환하여 실습을 위해 Jupyter Notebook에 액세스하십시오.
때로는 Jupyter Notebook 이 로딩을 완료하는 데 몇 초 정도 기다려야 할 수 있습니다. Jupyter Notebook 의 제한 사항으로 인해 작업의 유효성 검사는 자동화할 수 없습니다.
학습 중에 문제가 발생하면 언제든지 Labby 에게 문의하십시오. 세션 후 피드백을 제공해주시면 문제를 즉시 해결해 드리겠습니다.
라이브러리 임포트
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from matplotlib import cm
from matplotlib.ticker import LinearLocator
이 튜토리얼에 필요한 라이브러리를 임포트합니다. Matplotlib 는 MATLAB 과 유사한 인터페이스를 제공하는 Python 용 플로팅 라이브러리입니다. Numpy 는 Python 에서 과학적 계산을 위한 기본적인 패키지입니다.
Figure 및 Axes 생성
fig, ax = plt.subplots(subplot_kw={"projection": "3d"})
subplot_kw 매개변수를 "projection": "3d"로 설정하여 figure 와 axes 를 생성합니다. 이렇게 하면 플롯의 3D 투영이 생성됩니다.
데이터 생성
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)
플롯에 사용할 데이터를 생성합니다. -5 에서 5 까지 0.25 간격으로 균등하게 간격을 둔 값으로 배열로 X 및 Y 값을 생성합니다. 그런 다음 np.meshgrid()를 사용하여 X 및 Y 값의 meshgrid 를 생성합니다. meshgrid 를 사용하여 원점으로부터의 거리인 R 값을 계산합니다. 그런 다음 R의 sin() 함수를 사용하여 Z 값을 계산합니다.
표면 플롯
surf = ax.plot_surface(X, Y, Z, cmap=cm.coolwarm,
linewidth=0, antialiased=False)
plot_surface() 함수를 사용하여 표면을 플롯합니다. X, Y, Z 값과 함께 cmap 매개변수를 cm.coolwarm으로 설정하여 coolwarm colormap 으로 표면의 색상을 지정합니다. 또한 wireframe 을 제거하기 위해 linewidth=0으로 설정하고, 표면을 불투명하게 만들기 위해 antialiased=False로 설정합니다.
Z 축 사용자 정의
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() 함수를 사용하여 z 축을 사용자 정의하여 z 축의 범위를 -1.01 에서 1.01 로 설정합니다. 그런 다음 set_major_locator() 함수를 사용하여 LinearLocator(10)을 사용하여 z 축의 눈금 수를 10 으로 설정합니다. 마지막으로, set_major_formatter() 함수를 사용하여 StrMethodFormatter를 사용하여 z 축 눈금 레이블의 형식을 지정합니다.
컬러 바 추가
fig.colorbar(surf, shrink=0.5, aspect=5)
colorbar() 함수를 사용하여 플롯에 컬러 바를 추가합니다. surf 객체를 전달하고 shrink=0.5 및 aspect=5를 설정하여 컬러 바의 크기를 조정합니다.
요약
이 튜토리얼에서는 Python 에서 Matplotlib 을 사용하여 3D 표면을 플로팅하는 방법을 시연했습니다. 그림과 축을 생성하고, 데이터를 생성하고, 표면을 플로팅하고, z 축을 사용자 정의하고, 컬러 바를 추가했습니다. Matplotlib 은 Python 에서 시각화를 생성하기 위한 강력한 도구입니다.