Matplotlibでimshow()の画像を3D空間にプロットする方法

Matplotlibでimshow()の画像を3D空間にプロットする方法

Matplotlibでは、imshow()で表示するような2Dデータを3D空間上にプロットすることができます。本記事では、2D画像表示と3D等高線プロットを並べて表示する具体的な手順とサンプルコードを分かりやすく解説します。

実装の手順

• NumPyを使用してxxとyyのメッシュグリッドデータポイントを作成します。
• X、Y、Zをもとに2Dデータ（data）を生成します。
• figure()メソッドで新しい図を作成、または既存の図をアクティブ化します。
• サブプロット配置の一部としてax1を図に追加します。
• imshow()を使ってデータを2Dの正規ラスタ画像として表示します。
• 同様に、3D投影を指定したax2を図に追加します。
• contourf()で塗りつぶし等高線のセットを作成・保存します。
• show()メソッドで図を表示します。

サンプルコード

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from matplotlib import cm

plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50]
plt.rcParams["figure.autolayout"] = True

xx, yy = np.meshgrid(np.linspace(0, 1, 10), np.linspace(0, 1, 10))

X = xx
Y = yy
Z = 10 * np.ones(X.shape)

data = np.cos(xx) * np.cos(xx) + np.sin(yy) * np.sin(yy)
fig = plt.figure()

ax1 = fig.add_subplot(121)
ax1.imshow(data, cmap="plasma", interpolation='nearest', origin='lower', extent=[0, 1, 0, 1])

ax2 = fig.add_subplot(122, projection='3d')
ax2.contourf(X, Y, data, 100, zdir='z', offset=0.5, cmap="plasma")

plt.show()

コードの解説

まずnp.meshgrid()とnp.linspace()により、0〜1の範囲を持つ10×10のグリッド座標を生成します。続いて、dataとして cos²x + sin²y の計算結果を格納しています。

左側のサブプロット（ax1）ではimshow()を使用し、カラーマップ「plasma」で2D画像として描画します。origin='lower'を指定することで原点が左下に設定され、extent=[0, 1, 0, 1]によってデータの座標範囲を明示的に指定しています。

右側のサブプロット（ax2）ではprojection='3d'を指定して3D軸を作成し、contourf()で100段階の塗りつぶし等高線を描画します。ここで重要なのがzdir='z'とoffset=0.5の指定です。これにより、2Dの等高線がZ=0.5の平面上に配置され、3D空間内に「浮かんで」表示されます。

出力結果

スクリプトを実行すると、左側に2Dの画像表示、右側に同じデータをZ=0.5平面に配置した3D等高線プロットが並んで表示されます。この手法は、2Dデータを立体的な文脈で可視化したい場合や、複数のデータ層を3D空間に重ねて表現したい場合に非常に便利です。