Використання matplotlib для побудови тривимірних графіків у Python

7 Березня 2024 в 20:33 146

У світі аналізу даних та наукового моделювання візуалізація графіків є надзвичайно важливою для розуміння даних та виявлення закономірностей. Matplotlib – це потужний інструмент у мові програмування Python, який дозволяє створювати різноманітні графіки та візуалізації, включаючи тривимірні. У цій статті ми розглянемо, як використовувати matplotlib для побудови тривимірних графіків на основі тривимірних масивів даних.

Часто виникає потреба візуалізувати тривимірні дані, такі як графіки, отримані з обробки зображень, геологічні дані, результати комп’ютерного моделювання тощо. Одним з популярних підходів до цього є використання бібліотеки matplotlib у поєднанні з модулем mpl_toolkits.mplot3d, який надає можливість побудови тривимірних графіків.

Почнемо з того, що розглянемо один зі сценаріїв, які часто зустрічаються в практиці – побудову тривимірного графіку за допомогою тривимірного масиву даних. Це може бути корисно для відображення об’ємних даних або результатів чисельних симуляцій, які мають три просторові виміри.

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
# Створення даних для графіку
x = np.linspace(0, 10, 10)
y = np.linspace(0, 10, 10)
z = np.linspace(0, 10, 10)
X, Y, Z = np.meshgrid(x, y, z)
data = np.sin(X) + np.cos(Y) + np.tan(Z)
# Побудова графіку
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
# Візуалізація графіку
ax.scatter(X, Y, Z, c=data.flatten(), cmap='viridis')
# Налаштування відображення
ax.set_xlabel('X')
ax.set_ylabel('Y')
ax.set_zlabel('Z')
ax.set_title('Тривимірний графік')
plt.show()

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

# Створення даних для графіку

x = np.linspace(0, 10, 10)

y = np.linspace(0, 10, 10)

z = np.linspace(0, 10, 10)

X, Y, Z = np.meshgrid(x, y, z)

data = np.sin(X) + np.cos(Y) + np.tan(Z)

# Побудова графіку

fig = plt.figure()

ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')

# Візуалізація графіку

ax.scatter(X, Y, Z, c=data.flatten(), cmap='viridis')

# Налаштування відображення

ax.set_xlabel('X')

ax.set_ylabel('Y')

ax.set_zlabel('Z')

ax.set_title('Тривимірний графік')

plt.show()

У цьому коді ми використовуємо бібліотеку NumPy для створення тривимірного масиву даних, який потім візуалізуємо за допомогою matplotlib. Дані на графіку представлені як об’ємні точки з кольором, який відповідає значенням в масиві.

Зазначена вище візуалізація є лише одним з численних можливих підходів до побудови тривимірних графіків за допомогою matplotlib. Існують інші методи, такі як побудова тривимірних поверхонь, графіків з контурними лініями, гістограми, візуалізація тривимірних даних з використанням об’ємних графіків тощо.

Загалом, matplotlib є потужним інструментом для візуалізації тривимірних даних у Python. Його широкий функціонал і простий синтаксис дозволяють створювати складні графіки з мінімальними зусиллями. Завдяки цьому бібліотека використовується в багатьох областях, від наукових досліджень до візуалізації даних у веб-розробці.