matplotlib
Parcelas tridimensionales
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Observaciones
El trazado tridimensional en matplotlib ha sido históricamente un poco kludge, ya que el motor de renderizado es inherentemente 2D. El hecho de que las configuraciones 3d se representen trazando una porción 2d después de la otra implica que a menudo hay problemas relacionados con la profundidad aparente de los objetos. El núcleo del problema es que dos objetos no conectados pueden estar completamente detrás o completamente uno frente al otro, lo que lleva a artefactos como se muestra en la siguiente figura de dos anillos entrelazados (haga clic para ver un gif animado):
Sin embargo, esto puede ser arreglado. Este artefacto solo existe cuando se trazan múltiples superficies en el mismo trazado, ya que cada una se representa como una forma plana 2D, con un solo parámetro que determina la distancia de la vista. Notará que una sola superficie complicada no sufre el mismo problema.
La forma de remediar esto es unir los objetos de la parcela utilizando puentes transparentes:
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from scipy.special import erf
fig = plt.figure()
ax = fig.gca(projection='3d')
X = np.arange(0, 6, 0.25)
Y = np.arange(0, 6, 0.25)
X, Y = np.meshgrid(X, Y)
Z1 = np.empty_like(X)
Z2 = np.empty_like(X)
C1 = np.empty_like(X, dtype=object)
C2 = np.empty_like(X, dtype=object)
for i in range(len(X)):
for j in range(len(X[0])):
z1 = 0.5*(erf((X[i,j]+Y[i,j]-4.5)*0.5)+1)
z2 = 0.5*(erf((-X[i,j]-Y[i,j]+4.5)*0.5)+1)
Z1[i,j] = z1
Z2[i,j] = z2
# If you want to grab a colour from a matplotlib cmap function,
# you need to give it a number between 0 and 1. z1 and z2 are
# already in this range, so it just works as is.
C1[i,j] = plt.get_cmap("Oranges")(z1)
C2[i,j] = plt.get_cmap("Blues")(z2)
# Create a transparent bridge region
X_bridge = np.vstack([X[-1,:],X[-1,:]])
Y_bridge = np.vstack([Y[-1,:],Y[-1,:]])
Z_bridge = np.vstack([Z1[-1,:],Z2[-1,:]])
color_bridge = np.empty_like(Z_bridge, dtype=object)
color_bridge.fill((1,1,1,0)) # RGBA colour, onlt the last component matters - it represents the alpha / opacity.
# Join the two surfaces flipping one of them (using also the bridge)
X_full = np.vstack([X, X_bridge, np.flipud(X)])
Y_full = np.vstack([Y, Y_bridge, np.flipud(Y)])
Z_full = np.vstack([Z1, Z_bridge, np.flipud(Z2)])
color_full = np.vstack([C1, color_bridge, np.flipud(C2)])
surf_full = ax.plot_surface(X_full, Y_full, Z_full, rstride=1, cstride=1,
facecolors=color_full, linewidth=0,
antialiased=False)
plt.show()
Creando ejes tridimensionales.
Los ejes de matplotlib son bidimensionales por defecto. Con el fin de crear gráficos de tres dimensiones, tenemos que importar el Axes3D clase de la caja de herramientas mplot3d , que permitirá a un nuevo tipo de proyección para una ejes, a saber '3d' :
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
Además de las generalizaciones sencillas de las gráficas bidimensionales (como las gráficas lineales , las gráficas de dispersión , las gráficas de barras , las gráficas de contorno ), hay varios métodos de trazado de superficie disponibles, por ejemplo, ax.plot_surface :
# generate example data
import numpy as np
x,y = np.meshgrid(np.linspace(-1,1,15),np.linspace(-1,1,15))
z = np.cos(x*np.pi)*np.sin(y*np.pi)
# actual plotting example
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
# rstride and cstride are row and column stride (step size)
ax.plot_surface(x,y,z,rstride=1,cstride=1,cmap='hot')
ax.set_xlabel(r'$x$')
ax.set_ylabel(r'$y$')
ax.set_zlabel(r'$\cos(\pi x) \sin(\pi y)$')
plt.show()
