소개
이 랩에서는 Python 의 Matplotlib 을 사용하여 3D 등고선 플롯을 만드는 방법을 배웁니다. 등고선 플롯은 세 변수 간의 관계를 그래픽으로 표현한 것입니다. x 축과 y 축의 두 변수와 z 축의 세 번째 변수 간의 관계를 표시하는 데 사용됩니다. 등고선 플롯은 과학 및 공학 분야에서 3D 공간의 데이터를 표시하는 데 널리 사용됩니다.
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.
필요한 라이브러리 가져오기
시작하기 전에 필요한 라이브러리를 가져와야 합니다. Matplotlib와 mpl_toolkits.mplot3d에서 Axes3D를 사용합니다.
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import axes3d
Figure 및 Axes 객체 생성
이제 add_subplot() 메서드를 사용하여 figure 및 axes 객체를 생성합니다. 3D 플롯을 생성하기 위해 projection 매개변수를 '3d'로 설정합니다.
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
데이터 생성
이제 3D 등고선 플롯에 사용할 데이터를 생성합니다. axes3d.get_test_data() 메서드를 사용하여 데이터를 생성합니다. 이 메서드는 3D 플롯용 테스트 데이터를 생성합니다.
X, Y, Z = axes3d.get_test_data(0.05)
등고선 플롯 생성
이제 contourf() 메서드를 사용하여 등고선 플롯을 생성합니다. 이 메서드는 채워진 등고선을 생성합니다. cmap 매개변수를 cm.coolwarm으로 설정하여 cool-warm 컬러 맵을 사용합니다.
ax.contourf(X, Y, Z, cmap=cm.coolwarm)
플롯 표시
이제 show() 메서드를 사용하여 플롯을 표시합니다.
plt.show()
요약
이 랩에서는 Python 의 Matplotlib 을 사용하여 3D 등고선 플롯을 생성하는 방법을 배웠습니다. 필요한 라이브러리를 가져오고, figure 및 axes 객체를 생성하고, 데이터를 생성하고, 등고선 플롯을 만들고, 플롯을 표시하는 방법을 배웠습니다. 등고선 플롯은 3D 공간에서 데이터를 표시하는 효과적인 방법이며, 과학 및 공학 분야에서 널리 사용됩니다.