Python
 Computer >> コンピューター >  >> プログラミング >> Python

MatplotlibをPythonを使用した3次元ラインプロットにどのように使用できますか？

Matplotlibは、データの視覚化に使用される人気のあるPythonパッケージです。データを視覚化することは、実際に数値を調べたり複雑な計算を実行したりすることなく、データで何が起こっているのかを理解するのに役立つため、重要なステップです。

定量的な洞察を聴衆に効果的に伝えるのに役立ちます。 Matplotlibは、データを使用して2次元プロットを作成するために使用されます。 Pythonアプリケーションにプロットを埋め込むのに役立つオブジェクト指向APIが付属しています。 Matplotlibは、IPythonシェル、Jupyterノートブック、SpyderIDEなどで使用できます。

Pythonで書かれています。これは、Pythonの数値PythonパッケージであるNumpyを使用して作成されています。

Pythonは、以下のコマンドを使用してWindowsにインストールできます-

pip install matplotlib

Matplotlibの依存関係は-

です 
Python ( greater than or equal to version 3.4)
NumPy
Setuptools
Pyparsing
Libpng
Pytz
Free type
Six
Cycler
Dateutil

データポイントのx軸、y軸、z軸を表示するために、3次元プロットが作成されます。また、最急降下関数がどのように機能するかを理解し、アルゴリズムの係数の最適値を見つけるためにも使用できます。

Matplotlibを使用して3次元折れ線グラフを作成する方法を理解しましょう-

例

from mpl_toolkits import mplot3d
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
fig = plt.figure()
ax = plt.axes(projection='3d')
z = np.linspace(0, 1, 100)
x = z * np.sin(20 * z)
y = z * np.cos(20 * z)
ax.plot3D(x, y, z, 'red')
ax.set_ylabel("Y−axis")
ax.set_xlabel("X−axis")
ax.set_zlabel("Z−axis")

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

出力

MatplotlibをPythonを使用した3次元ラインプロットにどのように使用できますか？

説明

  • 必要なパッケージがインポートされ、使いやすさのためにそのエイリアスが定義されています。

  • 「フィギュア」機能を使用して空のフィギュアを作成します。

  • 「サブプロット」関数は、グラフをプロットするための領域を作成するために使用されます。

  • データ値は、NumPyライブラリを使用して作成されます。

  • データは「プロット」機能を使用してプロットされます。

  • 「plot3D」は、作成されたデータを使用して3次元プロットが視覚化されていることを指定するために使用されます。

  • set_xlabel、set_ylabel、およびset_title関数は、「X」軸、「Y」軸、およびタイトルのラベルを提供するために使用されます。

  • 「表示」機能を使用してコンソールに表示されます。


  1. matplotlibを使用してPythonで正弦関数を作成するにはどうすればよいですか？

    Matplotlibは、データの視覚化に使用される人気のあるPythonパッケージです。データの視覚化は、実際に数値を調べたり複雑な計算を実行したりすることなく、データで何が起こっているのかを理解するのに役立つため、重要なステップです。定量的な洞察を聴衆に効果的に伝えるのに役立ちます。 Matplotlibは、データを使用して2次元プロットを作成するために使用されます。 Pythonアプリケーションにプロットを埋め込むのに役立つオブジェクト指向APIが付属しています。 Matplotlibは、IPythonシェル、Jupyterノートブック、SpyderIDEなどで使用できます。 Pyth

  2. Seabornライブラリを使用してPythonでポイントプロットを視覚化するにはどうすればよいですか？

    Seabornは、データの視覚化に役立つライブラリです。このインターフェースは、データの種類と、特定のフィルターが適用されたときのデータの動作をカスタマイズおよび制御するのに役立ちます。 バープロットの助けを借りて、データの分布の中心傾向を理解することができます。棒グラフ関数は、カテゴリ変数と連続変数の間の関係を確立します。 データは長方形のバーの形式で表され、バーの長さはその特定のカテゴリのデータの割合を示します。 ポイントプロットはバープロットに似ていますが、フィルバーを表す代わりに、データポイントの推定値は、他の軸上の特定の高さのポイントで表されます。これが例です- 例 impor