Pythonのmatplotlibを使って3次元プロットを実装する方法

2023.01.18 2022.10.23

2次元のプロットと同じように、Pythonでもmatplotlibを使って3次元のプロットを作成することができます。

この記事では、matplotlib を使用して 3 次元プロットを作成する方法を学びます。

How to Plot 3-Dimensional Plot in Python?
まとめ

How to Plot 3-Dimensional Plot in Python?

ここでは、matpotlib ライブラリとともに mplot3d ツールキットを使用する予定です。

mplot3d ツールキットは matplotlib ライブラリの上に構築されており、3次元のプロットを簡単に作成することができます。

では、早速始めましょう。

1. 必要なモジュールのインポート

まず始めに、matplotlibとmplot3dツールキットをインポートします。

また、サンプルデータを作成するためにnumpyもインポートします。

この3つをインポートするためのコードは以下の通りです。

from mpl_toolkits import mplot3d

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

2. 3次元軸の作成

インポートしたモジュールを使って、3次元の軸を作ることができる。

from mpl_toolkits import mplot3d

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt
 
#create 3d axes

fig = plt.figure()

ax = plt.axes(projection='3d')
plt.show()

結果は以下の通りです。

ax.set_title('Learning about 3D plots')

さて、軸ができたので、何かをプロットしてみましょう。

プロットするとき、3つの軸（x,y,z）すべてに値を与えることを確認する必要があります。

次のセクションでは、正弦波関数（サインとコサイン）を使って螺旋を作る方法を学びます。

その前に、プロットにタイトルを追加する方法を学びます。

3. プロットにタイトルを追加する

setttp_title() メソッドを使用すると、プロットにタイトルを追加することができます。

from mpl_toolkits import mplot3d

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt
 
#create 3d axes

fig = plt.figure()

ax = plt.axes(projection='3d')
 
#set title

ax.set_title('Learning about 3D plots') 
 
plt.show()

上記のコードが動作しているのを見るには、次のコードを実行してください。

z = np.linspace(0, 15, 1000)

x = np.sin(z)

y = np.cos(z)

結果は以下の通りです。

from mpl_toolkits import mplot3d

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt
 
#create 3d axes

fig = plt.figure()

ax = plt.axes(projection='3d')
 
#cordiates for spiral

z = np.linspace(0, 15, 1000)

x = np.sin(z)

y = np.cos(z)

ax.plot3D(x, y, z, 'red')
 
plt.show()

4. スパイラルの作成

スパイラルを作成するために、X軸にサイン関数、Y軸にコサイン関数を使用します。

スパイラルのデータポイントは次のように生成される。

ax.view_init(60, 50)

ここで、関数np.linespaceは0から15の間の1000個の等間隔な点を与える。

完全なコードは次の通りです。

from mpl_toolkits import mplot3d

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt
 
#create 3d axes

fig = plt.figure()

ax = plt.axes(projection='3d')
 
#cordiates for spiral

z = np.linspace(0, 15, 1000)

x = np.sin(z)

y = np.cos(z)

ax.plot3D(x, y, z, 'red')
 
ax.view_init(60, 50)
plt.show()

結果は以下の通りです。

from mpl_toolkits import mplot3d

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt
 
#create 3d axes

fig = plt.figure()

ax = plt.axes(projection='3d')
 
#cordiates for spiral

z = np.linspace(0, 15, 1000)

x = np.sin(z)

y = np.cos(z)

ax.plot3D(x, y, z, 'red')
 
ax.view_init(120, 90)
plt.show()

5. 見る角度を変える

3次元プロットは、見る角度によって見え方が異なります。

3次元プロットの視野角は、view_init()メソッドで変更することができます。

from mpl_toolkits import mplot3d

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt
 
#create 3d axes

fig = plt.figure()

ax = plt.axes(projection='3d')
 
#function for Z values

def f(x, y): 

    return np.cos(np.sqrt(x ** 2 + y ** 2)) 

# x and y values

x = np.linspace(1, 10, 10) 

y = np.linspace(1, 10, 10) 

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

Z = f(X, Y) 

ax = plt.axes(projection ='3d') 

ax.plot_wireframe(X, Y, Z, color ='red') 
 
plt.show()

以下はそのコードです。

from mpl_toolkits import mplot3d

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt
 
#create 3d axes

fig = plt.figure()

ax = plt.axes(projection='3d')
 
#function for Z values

def f(x, y): 

    return np.cos(np.sqrt(x ** 2 + y ** 2)) 

# x and y values 

x = np.linspace(1, 10, 10) 

y = np.linspace(1, 10, 10) 

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

Z = f(X, Y) 

ax = plt.axes(projection ='3d') 

ax.plot_surface(X, Y, Z, rstride=1, cstride=1,

                cmap='viridis')
 
plt.show()