Matplotlibでデータフレームから3Dサーフェスプロットを表示する方法

Matplotlibでサーフェスプロット（3Dプロット）を作成する場合、1次元のデータフレームでは描画できません。3D表面を表現するためには、2次元のデータポイント（X・Y・Zの組み合わせ）が必要になります。

この記事では、numpyで生成したデータを使って、Matplotlibで3Dサーフェスプロットを表示する基本的な手順を解説します。

3Dサーフェスプロットを描画する手順

1. 図のサイズとレイアウトを設定する — plt.rcParamsでフィギュアサイズを指定し、サブプロット間および周囲の余白（パディング）を自動調整します。
2. フィギュアを作成する — figure()メソッドを使って新しい図を作成、または既存の図をアクティブにします。
3. 3D軸を追加する — add_subplot()メソッドにprojection='3d'を指定して、サブプロットとしてAxes（座標軸）を追加します。
4. サンプル数を定義する — 変数nでデータポイントの数を初期化します。
5. x・y・zのデータを作成する — numpyを使って各軸のデータポイントを生成します。zは2次元配列（グリッドデータ）である必要があります。
6. サーフェスを描画する — plot_surface()メソッドで3Dサーフェスを作成します。cmap引数でカラーマップを指定できます。
7. 図を表示する — show()メソッドでグラフを画面に表示します。

サンプルコード

import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

# フィギュアサイズとレイアウトの設定
plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50]
plt.rcParams["figure.autolayout"] = True

# フィギュアと3D軸の作成
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')

# サンプル数
n = 50
x = np.random.rand(n)
y = np.tan(x)
z = np.random.rand(n, n)  # zは2次元配列

# 3Dサーフェスの描画
surf = ax.plot_surface(y, x, z, rstride=1, cstride=1,
                       cmap='copper', linewidth=0, antialiased=False)
ax.axis('off')
plt.show()

コードのポイント

• z = np.random.rand(n, n)のように、z軸のデータは(n, n)の2次元配列で用意します。これがサーフェスの高さ情報になります。
• rstrideとcstrideは行・列方向の描画ステップを制御し、値を小さくするとより滑らかな表面になります。
• cmap='copper'はカラーマップの指定です。他にも'viridis'や'plasma'などが利用できます。
• ax.axis('off')で軸ラベルや目盛りを非表示にしています。必要に応じて削除してください。

出力結果

このように、2次元のデータポイントを用意すれば、Matplotlibのplot_surface()メソッドだけで簡単に立体的なサーフェスプロットを描画できます。実際のデータ分析でも、Pandasのデータフレームからpivot_tableなどで2次元化したデータを渡すことで、同様に3D可視化が可能です。