matplotlib => 3次元プロット

備考

レンダリングエンジンは本質的に2次元なので、matplotlibの3次元プロットは歴史的にはちょっとしたものでした。 1つの2Dチャンクを他のチャンクにプロットすることによって3Dセットアップがレンダリングされるという事実は、オブジェクトの見た目の深さに関連するレンダリングの問題がしばしばあることを意味する。この問題の核心は、2つの連結されていないオブジェクトが完全に後ろにあるか、または完全に前方にあることで、下の図のように2つの連動したリング（アニメーションGIFの場合はクリック）のようなアーティファクトにつながります。

しかしこれは修正することができます。このアーチファクトは、同じプロット上に複数のサーフェスをプロットする場合にのみ存在します。各サーフェスは平面の2Dシェイプとしてレンダリングされ、ビューの距離を決定するパラメータが1つあります。単一の複雑なサーフェスにも同じ問題がないことに気づくでしょう。

これを解決する方法は、透明なブリッジを使用してプロットオブジェクトを一緒に結合することです。

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()

3次元の軸の作成

Matplotlib軸はデフォルトで2次元です。 3次元のプロットを作成するには、 Axes3Dクラスをmplot3dツールキットからインポートする必要があります。これにより、軸、つまり'3d'新しい種類の投影が可能になります。

import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

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

ラインプロット、散布図、バープロット、等高線プロットなどの2次元プロットの簡単な一般化に加えて、 ax.plot_surfaceなどのいくつかのサーフェスプロット方法があります。

# 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()

Modified text is an extract of the original Stack Overflow Documentation

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3次元の軸の作成