Python、Numpy、Matplotlibを使用してマスクされた表面プロットをプロットする
Python、Numpy、Matplotlibを使用してマスクされた表面プロットをプロットするには、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。
- 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。
- サブプロット配置の一部として、図に「ax」を追加します。
- 座標ベクトルpiおよびthetaから座標行列を返します。
- マスクされたデータポイントを使用してx、y、zを作成します。
- x、y、zのデータポイントを使用して表面プロットを作成します。
- 図を表示するには、 show()を使用します メソッド。
例
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.00, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, projection="3d") pi, theta = np.meshgrid( np.arange(1, 10, 2) * np.pi / 4, np.arange(1, 10, 2) * np.pi / 4) x = np.cos(pi) * np.sin(theta) y = np.sin(pi) * np.sin(theta) z = np.ma.masked_where(x >= 0.01, y) ax.plot_surface(x, y, z, color='red') plt.show()
出力
次の出力が生成されます
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Python Matplotlibを使用して3Dグラフをプロットする方法は?
Pythonを使用して3Dグラフをプロットするには、次の手順を実行できます- 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。 3D軸オブジェクトを取得します。 データポイントのx、y、zリストを作成します。 scatter3D()を使用して3D散布点を追加します メソッド、x、y、zデータポイント、 markersize =150 およびmarker=diamond 。 図を表示するには、 show()を使用します メソッド。 例 from mpl_toolkits.mplot3d imp
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Pythonでの散布図とカラーマッピング
scatter()メソッドを使用して散布図を作成し、すべてのデータポイントの色を設定できます。 ステップ np.random.rand()メソッドを使用して、指定された形状のランダム値(xおよびy)を作成します。 色の範囲が(0、1000)の範囲になる散布図を使用して、マーカーのサイズや色を変えて*y*と*x*の散布図を作成します。 plt.show()を使用して図を表示します。 例 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.random.rand(1000) y = np.random.rand