소개
이 랩에서는 Matplotlib 의 Axes3D.voxels 함수를 사용하여 NumPy 로고의 3D 복셀 플롯을 만드는 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 중 문제가 발생하면 언제든지 Labby 에게 문의하십시오. 세션 후 피드백을 제공해주시면 문제를 신속하게 해결해 드리겠습니다.
라이브러리 임포트
먼저, Matplotlib 과 NumPy 와 같은 필요한 라이브러리를 임포트해야 합니다.
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
explode 함수 정의
다음으로, NumPy 로고의 복셀 이미지를 업스케일링하는 데 사용될 explode라는 함수를 정의합니다. 이 함수는 NumPy 배열을 입력으로 받아 입력 배열의 두 배 크기인 새로운 NumPy 배열을 반환합니다.
def explode(data):
size = np.array(data.shape)*2
data_e = np.zeros(size - 1, dtype=data.dtype)
data_e[::2, ::2, ::2] = data
return data_e
NumPy 로고 구성
이제 n_voxels라는 3D NumPy 배열을 사용하여 NumPy 로고를 구성할 수 있습니다. 로고의 모양을 나타내기 위해 배열의 특정 요소들을 True 로 설정합니다. 또한 복셀의 색상을 지정하는 데 사용될 facecolors와 edgecolors라는 두 개의 다른 NumPy 배열도 정의합니다.
n_voxels = np.zeros((4, 3, 4), dtype=bool)
n_voxels[0, 0, :] = True
n_voxels[-1, 0, :] = True
n_voxels[1, 0, 2] = True
n_voxels[2, 0, 1] = True
facecolors = np.where(n_voxels, '#FFD65DC0', '#7A88CCC0')
edgecolors = np.where(n_voxels, '#BFAB6E', '#7D84A6')
복셀 이미지 업스케일링
이제 앞서 정의한 explode 함수를 사용하여 복셀 이미지를 업스케일링하고 각 복셀 사이에 간격을 둡니다.
filled = np.ones(n_voxels.shape)
filled_2 = explode(filled)
fcolors_2 = explode(facecolors)
ecolors_2 = explode(edgecolors)
간격 축소
NumPy 의 indices 함수를 사용하여 각 복셀의 좌표를 수정하여 각 복셀 사이의 간격을 축소합니다.
x, y, z = np.indices(np.array(filled_2.shape) + 1).astype(float) // 2
x[0::2, :, :] += 0.05
y[:, 0::2, :] += 0.05
z[:, :, 0::2] += 0.05
x[1::2, :, :] += 0.95
y[:, 1::2, :] += 0.95
z[:, :, 1::2] += 0.95
복셀 플롯 생성
마지막으로, Matplotlib 의 Axes3D 클래스의 voxels 함수를 사용하여 3D 복셀 플롯을 생성합니다.
ax = plt.figure().add_subplot(projection='3d')
ax.voxels(x, y, z, filled_2, facecolors=fcolors_2, edgecolors=ecolors_2)
ax.set_aspect('equal')
plt.show()
요약
이 랩에서는 Matplotlib 을 사용하여 NumPy 로고의 3D 복셀 플롯을 생성하는 방법을 시연했습니다. NumPy 를 사용하여 로고를 구축하고, Axes3D.voxels 함수를 사용하여 플롯을 생성했습니다. 또한 explode라는 함수를 사용하여 로고의 복셀 이미지를 업스케일링했습니다.