Создайте трехмерные рамочные визуализации с использованием Matplotlib для Python

Введение

В этом практическом занятии вы научитесь создавать трехмерный визуализацию в виде рамочной модели с помощью библиотеки Matplotlib для Python. Рамочная модель - это визуальное представление трехмерной поверхности, на которой между каждой парой точек рисуются линии. Этот тип визуализации полезен для визуализации сложных трехмерных данных и может быть настроен для создания впечатляющих графиков.

Советы по использованию ВМ

После запуска виртуальной машины щелкните в левом верхнем углу, чтобы переключиться на вкладку Ноутбук и получить доступ к Jupyter Notebook для практики.

Иногда вам может потребоваться подождать несколько секунд, пока Jupyter Notebook не загрузится полностью. Проверка операций не может быть автоматизирована из-за ограничений Jupyter Notebook.

Если вы столкнетесь с проблемами во время обучения, не стесняйтесь обращаться к Labby. Оставьте отзыв после занятия, и мы оперативно решим проблему для вас.

Импортировать библиотеки

Первым шагом является импорт необходимых библиотек. В этом практическом занятии мы будем использовать библиотеку Matplotlib для создания рамочной модели и библиотеку NumPy для генерации данных.

import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import axes3d
import numpy as np

Генерировать данные

Далее мы сгенерируем данные, которые будем использовать для создания рамочной модели. В этом практическом занятии мы будем использовать функцию np.meshgrid() для создания координат X, Y и Z.

## Generate data
X, Y = np.meshgrid(np.arange(-5, 5, 0.25), np.arange(-5, 5, 0.25))
R = np.sqrt(X**2 + Y**2)
Z = np.sin(R)

Создать график

Теперь, когда у нас есть данные, мы можем создать рамочную модель. В этом примере мы будем использовать функцию plot_wireframe() для создания графика.

## Create the plot
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
ax.plot_wireframe(X, Y, Z, rstride=5, cstride=5)

Настроить график

Мы можем настроить график, чтобы сделать его более наглядным. В этом примере мы добавим заголовок, метки осей и изменим цвет графика.

## Customize the plot
ax.set_title('Wireframe Plot')
ax.set_xlabel('X Label')
ax.set_ylabel('Y Label')
ax.set_zlabel('Z Label')
ax.plot_wireframe(X, Y, Z, rstride=5, cstride=5, color='green')

Показать график

Наконец, мы можем показать график с использованием функции show().

## Display the plot
plt.show()

Резюме

В этом практическом занятии мы узнали, как создавать трехмерную рамочную модель с использованием библиотеки Matplotlib для Python. Мы сгенерировали данные с использованием NumPy, создали график с использованием функции plot_wireframe(), и настроили график, чтобы сделать его более наглядным. Мы также узнали, как добавить заголовок, метки осей и изменить цвет графика. С этими знаниями мы можем создавать впечатляющие трехмерные визуализации сложных данных.