matplotlib
Trame tridimensionali
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Osservazioni
Il plottaggio tridimensionale in matplotlib è stato storicamente un po 'un kludge, in quanto il motore di rendering è intrinsecamente 2d. Il fatto che le configurazioni 3d siano renderizzate tracciando un blocco 2d dopo l'altro implica che spesso ci sono problemi di rendering relativi alla profondità apparente degli oggetti. Il nocciolo del problema è che due oggetti non connessi possono essere completamente dietro, o completamente uno di fronte all'altro, il che porta a artefatti come mostrato nella figura sottostante di due anelli interbloccati (fare clic per le GIF animate):
Questo può tuttavia essere risolto. Questo artefatto esiste solo quando si tracciano più superfici sullo stesso grafico, poiché ciascuna viene rappresentata come una forma 2D piatta, con un singolo parametro che determina la distanza di visualizzazione. Noterai che una singola superficie complicata non ha lo stesso problema.
Il modo per ovviare a questo è unire gli oggetti della trama usando ponti trasparenti:
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()
Creazione di assi tridimensionali
Gli assi Matplotlib sono bidimensionali per impostazione predefinita. Per creare grafici tridimensionali, dobbiamo importare la classe Axes3D dal toolkit mplot3d , che abiliterà un nuovo tipo di proiezione per un asse, ovvero '3d' :
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
Oltre alle generalizzazioni dirette di grafici bidimensionali (come grafici a linee , grafici a dispersione , grafici a barre , grafici di contorno ), sono disponibili diversi metodi di tracciatura superficiale , ad esempio 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()
