PythonとMatplotlibを使って3次元の等高線図（コンタープロット）を作成する方法

Matplotlibは、データ可視化のために広く使われている人気のPythonライブラリです。データの可視化は分析において非常に重要なステップであり、複雑な計算を行ったり数値を一つずつ確認したりしなくても、データの中で何が起きているのかを直感的に把握できるようになります。また、定量的な洞察を効果的に伝える手段としても役立ちます。

Matplotlibは主に2次元のプロットを作成するために使用されますが、オブジェクト指向のAPIを備えており、作成したグラフをPythonアプリケーションに組み込むことも可能です。IPythonシェル、Jupyter Notebook、Spyder IDEなど、さまざまな環境で利用できます。

MatplotlibはPythonで書かれており、数値計算用パッケージであるNumPyを基盤として構築されています。

Matplotlibのインストール方法

Windows環境にMatplotlibをインストールするには、以下のコマンドを実行します。

pip install matplotlib

Matplotlibの依存パッケージは以下の通りです。

Python（バージョン3.4以上）
NumPy
Setuptools
Pyparsing
Libpng
Pytz
FreeType
Six
Cycler
Dateutil

3次元プロットの活用シーン

3次元プロットは、データポイントのx軸・y軸・z軸の関係を視覚的に確認したい場合に作成されます。例えば、機械学習における勾配降下法（Gradient Descent）の動作を理解したり、アルゴリズムの係数の最適値を求めたりする際にも活用できます。

ここからは、Matplotlibを使って3次元の等高線図（コンタープロット）を作成する方法を見ていきましょう。

サンプルコード

from mpl_toolkits import mplot3d
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

def fun(x, y):
    return np.sin(np.sqrt(x ** 2 + y ** 2))

x = np.linspace(-5, 5, 30)
y = np.linspace(-5, 5, 30)

X, Y = np.meshgrid(x, y)
Z = fun(X, Y)

fig = plt.figure()
ax = plt.axes(projection='3d')
ax.contour3D(X, Y, Z, 50, cmap='binary')
ax.set_ylabel("Y-axis")
ax.set_xlabel("X-axis")
ax.set_zlabel("Z-axis")

ax.set_title('A sample 3D contour plot')
plt.show()

実行結果

コードの解説

• 必要なパッケージをインポートし、使いやすいようにエイリアスを定義しています。

• 2つの変数を受け取り、「sin」関数を使ってデータを生成する関数「fun」を定義しています。

• NumPyライブラリを使ってデータ値を作成しています。「linspace」で-5から5までの範囲に30個の等間隔の点を生成し、「meshgrid」でそれらを格子状の座標に変換しています。

• 「figure」関数を使って空の図（フィギュア）を作成しています。

• 「axes」関数に「projection='3d'」を指定することで、3次元プロット用の軸を作成しています。

• 「contour3D」メソッドを使い、作成したデータをもとに3次元の等高線図を描画しています。引数の「50」は等高線のレベル数を表し、「cmap='binary'」でカラーマップを指定しています。

• 「set_xlabel」「set_ylabel」「set_zlabel」「set_title」の各関数を使って、X軸・Y軸・Z軸のラベルとグラフのタイトルを設定しています。

• 最後に「show」関数を呼び出して、グラフを画面に表示しています。

このように、Matplotlibとmpl_toolkitsのmplot3dを組み合わせることで、わずか十数行のコードで美しい3次元の等高線図を作成できます。ぜひ自分のデータに応用してみてください。