공개된 팁: Python으로 아름다운 3D 차트 그리기

팁 공개: Python을 사용하여 아름다운 3D 차트 그리기

소개:
데이터 시각화 분야에서 아름다운 3D 차트를 만들면 데이터의 특성과 추세를 보다 직관적으로 표시할 수 있습니다. 강력한 프로그래밍 언어인 Python에는 이 목표를 달성하는 데 도움이 되는 많은 라이브러리와 도구가 있습니다. 이 기사에서는 독자가 Python으로 아름다운 3D 차트를 그리는 데 필요한 몇 가지 팁과 구체적인 코드 예제를 공유하여 독자가 차트를 더 잘 이해하고 적용할 수 있도록 돕습니다.

1. 준비:
시작하기 전에 matplotlib, numpy 및 mpl_toolkits.mplot3d를 포함하여 몇 가지 필수 Python 라이브러리를 설치해야 합니다. 다음 코드를 통해 설치할 수 있습니다.

pip install matplotlib pip install numpy pip install mpl_toolkits.mplot3d

2. 간단한 3D 산점도 그리기:
먼저 간단한 3D 산점도를 그려보겠습니다. 코드는 다음과 같습니다.

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') x = np.random.standard_normal(100) y = np.random.standard_normal(100) z = np.random.standard_normal(100) ax.scatter(x, y, z) plt.show()

이 예에서는 먼저Figure개체와Axes3D개체를 만들고Axes3D개체를 추가합니다.그림에 추가되었습니다. 그런 다음 x, y, z 좌표로 표준 정규 분포를 따르는 100개의 난수를 생성하고scatter방법을 사용하여 3D 좌표계에 산점도를 그립니다.Figure对象和一个Axes3D对象，并通过add_subplot方法将Axes3D对象添加到Figure中。然后，我们生成100个服从标准正态分布的随机数作为x、y、z坐标，并使用scatter方法在3D坐标系上绘制散点图。

三、绘制3D曲面图：
接下来，我们尝试绘制一个3D曲面图。代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') x = np.linspace(-5, 5, 100) y = np.linspace(-5, 5, 100) X, Y = np.meshgrid(x, y) Z = np.sin(np.sqrt(X**2 + Y**2)) ax.plot_surface(X, Y, Z, cmap='viridis') plt.show()

在这个示例中，我们首先生成了x和y坐标的一维数组，并利用meshgrid方法生成了一个网格，然后根据公式计算了z坐标的值。最后，使用plot_surface方法绘制了3D曲面图。

四、绘制3D柱状图：
除了散点图和曲面图，我们还可以绘制3D柱状图来展示数据的分布情况。代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') x = np.arange(10) y = np.arange(10) X, Y = np.meshgrid(x, y) Z = np.random.randint(1, 10, (10, 10)) ax.bar3d(X.flatten(), Y.flatten(), np.zeros_like(Z).flatten(), 1, 1, Z.flatten()) plt.show()

在这个示例中，我们首先生成了x和y坐标的一维数组，并利用meshgrid方法生成了一个网格，然后利用random.randint方法生成了一个10x10的随机整数数组作为z坐标的值。最后，使用bar3d

다음으로 3D 표면 그래프를 그려보겠습니다. 코드는 다음과 같습니다.
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