Python Matplotlibで3Dグラフをプロットする方法を解説

PythonのMatplotlibを使えば、3次元の散布図やグラフを簡単に描画できます。この記事では、mpl_toolkits.mplot3dモジュールを利用して3Dグラフを作成する手順を、サンプルコード付きでわかりやすく解説します。

3Dグラフをプロットする基本手順

Pythonで3Dグラフを描くには、以下のステップに従います。

• figure()メソッドを使って、新しい図（フィギュア）を作成するか、既存の図をアクティブにします。
• Axes3Dオブジェクトを取得して、3D用の座標軸を準備します。
• x、y、zそれぞれのデータポイントをリストとして定義します。
• scatter3D()メソッドを使い、x・y・zのデータポイントを3D散布図として追加します。ここではmarkersize=150、marker=diamond（ダイヤ型マーカー）を指定しています。
• show()メソッドを呼び出して、図を画面に表示します。

サンプルコード

実際のコードは以下の通りです。

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

plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.00, 3.50]
plt.rcParams["figure.autolayout"] = True

fig = plt.figure()
ax = Axes3D(fig)

x = [2, 4, 6, 3, 1]
y = [1, 6, 8, 1, 3]
z = [3, 4, 10, 3, 1]

ax.scatter3D(x, y, z, c=z, alpha=1, marker='d', s=150)
plt.show()

コードのポイント解説

• plt.rcParams：図のサイズ（7.00×3.50インチ）と自動レイアウト調整を設定しています。
• c=z：z座標の値に応じてマーカーに色が割り当てられ、データの高低が色で視覚的に把握できます。
• alpha=1：マーカーを完全不透明で表示します。0に近づけるほど透明になります。
• s=150：マーカーのサイズを指定します。数値が大きいほど大きなマーカーになります。

このコードを実行すると、5つのデータポイントがダイヤ型のマーカーで立体的にプロットされた3D散布図が表示されます。マウスでドラッグすれば、グラフを自由に回転させてさまざまな角度から確認できるのも3Dプロットの魅力です。

補足：より新しい書き方

近年のMatplotlibでは、Axes3D(fig)の代わりに以下のようにprojection='3d'を指定する方法が推奨されています。

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(projection='3d')
ax.scatter(x, y, z, c=z, alpha=1, marker='d', s=150)
plt.show()

どちらの方法でも同じ結果が得られますが、新しいバージョンのMatplotlibでは後者の記述方が推奨されているため、新規にコードを書く場合はこちらを採用するとよいでしょう。