3Dグラフ表示

matplitlibとjupyterで3Dグラフを書いてみます。

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# 3Dグラフ
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
%matplotlib inline

t = np.linspace(-2 * np.pi, 2 * np.pi)
x, y = np.meshgrid(t, t)
R = np.sqrt(x ** 2 + y ** 2)
z = np.sin(R)

fig = plt.figure(figsize=(8, 6))
ax = fig.add_subplot(1, 1, 1, projection='3d')

ax.plot_surface(x, y, z)
plt.show()

[結果]
結果

次に曲面を描画した3Dグラフを書いてみます。

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import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
%matplotlib inline

x = y= np.linspace(-5, 5)
X, Y = np.meshgrid(x, y)
Z = np.exp(-(X ** 2 + Y ** 2) / 2) / (2 * np.pi)

fig = plt.figure(figsize=(8, 6))
ax = fig.add_subplot(1, 1, 1, projection='3d')  # 3D描画機能を持ったサブプロット作成
ax.plot_surface(X, Y, Z)   # 曲面を描画した3Dグラフを表示

plt.show()

結果

今度は3Dヒストグラムを書いてみます。
描画関数としてはbar3dを使用します。

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import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
%matplotlib inline

fig = plt.figure(figsize=(8, 6))

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

# x, y, zの位置を決める
xpos = [i for i in range(10)]
ypos = [i for i in range(10)]
zpos = np.zeros(10)

# x, y, zの増加量を決める
dx = np.ones(10)
dy = np.ones(10)
dz = [i for i in range(10)]

# 3Dヒストグラムを作成
ax.bar3d(xpos, ypos, zpos, dx, dy, dz)

plt.show()

結果

3D散布図を書いてみます。
描画関数としてはscatter3Dを使用します。

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import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
%matplotlib inline

fig = plt.figure(figsize=(8, 6))

np.random.seed(0)   # 乱数を固定する(毎回同じ乱数が出るようになる)
X = np.random.randn(1000)
Y = np.random.randn(1000)
Z = np.random.randn(1000)

ax = fig.add_subplot(1, 1, 1, projection='3d')
# １次元に変換
x = np.ravel(X)
y = np.ravel(Y)
z = np.ravel(Z)

ax.scatter3D(x, y, z)
plt.show()

結果

最後にグラフの点が通る座標に応じて表示する色を変えてみます。
plot_surface関数にcmap=cm.coolwarmを指定するだけです。 

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import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

from matplotlib import cm
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
%matplotlib inline

t = np.linspace(-2 * np.pi, 2 * np.pi)
x, y = np.meshgrid(t, t)
r = np.sqrt(x ** 2 + y ** 2)
z = np.sin(r)

fig = plt.figure(figsize=(8, 6))
ax = fig.add_subplot(1, 1, 1, projection="3d")
ax.plot_surface(x, y, z, cmap=cm.coolwarm)  # カラーマップを適用

plt.show()

結果

(Google Colaboratoryで動作確認しています。)