matplotlibのタプルのリストから3Dサーフェスをプロットしますか?
matplotlibのタプルのリストから3Dサーフェスをプロットするには、次の手順を実行できます。
ステップ
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図のサイズを設定し、サブプロット間およびサブプロットの周囲のパディングを調整します。
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タプルのリストを作成します。
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x、yを取得します およびz タプルのリストからのデータポイント。
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座標ベクトルから座標行列を返します。
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hを取得する 表面プロットのデータポイント。
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新しいフィギュアを作成するか、既存のフィギュアをアクティブにします。
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図の現在の軸3dを取得します。
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表面プロットを作成します。
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図を表示するには、 Show()を使用します メソッド。
例
import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.00, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True # List of tuples data = [(1, 3, 2), (3, 5, 2), (4, 7, 4), (8, 7, 4), (3, 6, 1), (3, 9, 0), (3, 9, 0)] # Data points from the list of tuples x, y, z = zip(*data) x, y = np.meshgrid(x, y) h = x ** 2 + y ** 2 fig = plt.figure() # Get the current axis ax = fig.gca(projection='3d') # Surface plot ax.plot_surface(x, y, h, cmap='plasma') plt.show()
出力
次の出力が生成されます-
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3Dnumpy配列からMatplotlibに3Dプロットを作成する
3D numpy配列から3Dプロットを作成するには、numpyを使用して3D配列を作成し、x、y、zポイントを抽出します。 figure()を使用して、新しいフィギュアを作成するか、既存のフィギュアをアクティブにします メソッド。 〜.axes.Axesを追加します add_subplot()を使用してサブプロット配置の一部として図に追加 メソッド。 size =(3、3、3)のランダムデータを作成します 。 3Dアレイからx、y、zデータを抽出します。 作成した軸に3D散乱点をプロットします 図を表示するには、 show()を使用します メソッド。 例 import num
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Matplotlibフィギュアからのsvgファイルのエクスポート
matplotlibフィギュアからSVGファイルをエクスポートするには、次の手順を実行できます- 図のサイズを設定し、サブプロット間およびサブプロットの周囲のパディングを調整します。 図とサブプロットのセットを作成します。 numpyを使用してランダムなxおよびyデータポイントを作成します。 plot()を使用してxおよびyデータポイントをプロットします メソッド。 .svgを保存します savefig()を使用してファイルをフォーマットする メソッド。 例 import numpy as np from matplotlib import pyplot