Python 学習:3Dグラフ表示

2014-07-21 :  PCクリニック
本文の前に、
-・・・ -・-
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・-・ - -・

さて、本文。

“Matplotlib”の“plot”で“3D”グラフが表示できる。
そのグラフを“(3次元)PDF”ファイル化出来ないのか?・・・


「matplotlib plot pdf 3d」で、検索してみた。

Lecture 4 Matplotlib
が見つかる。
タイトルは:
  matplotlib - 2D and 3D plotting in Python

このページ下の方に、

  3D figures

  To use 3D graphics in matplotlib,
   we first need to create an axes instance of the class Axes3D.
  3D axes can be added to a matplotlib figure canvas in
   exactly the same way as 2D axes,
   but a conventient way to create a 3D axis instance is to use
   the projection='3d' keyword argument to the add_axes
   or add_subplot functions.

つまり(?)
  Matplotlib で 3 D グラフィックスを使用して、
   最初のクラス Axes3D の軸インスタンスを作成する必要があります。
  3D 軸は 2D 軸とまったく同じ方法で matplotlib 図キャンバス
   に追加できますが 3D 軸インスタンスを作成する conventient 方法は、
   投影を使用する、add_axes または add_subplot 関数を '3 d' の
   キーワード引数を =。
この訳では、イカガナモノか?
まぁ、まぁ、マァ。


それで、

from mpl_toolkits.mplot3d.axes3d import Axes3D
from matplotlib.ticker import LinearLocator, FormatStrFormatter
from matplotlib import cm
import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np
X = np.arange( -5, 5, 0.25 )
Y = np.arange( -5, 5, 0.25 )
X, Y = np.meshgrid( X, Y )
R = np.sqrt( X**2 + Y**2 )
Z = np.sin( R )

fig = plt.figure( figsize=(14,6) )
# 'ax' is a 3D-aware axis instance, because of the projection='3d' keyword argument to add_subplot
ax = fig.add_subplot( 1, 2, 1, projection='3d' )

p = ax.plot_surface( X, Y, Z, rstride=4, cstride=4, linewidth=0 )

# surface_plot with color grading and color bar
ax = fig.add_subplot( 1, 2, 2, projection='3d' )
p = ax.plot_surface( X, Y, Z, rstride=1, cstride=1, cmap=cm.coolwarm, linewidth=0, antialiased=False )
cb = fig.colorbar( p, shrink=0.5 )
ax.set_zlim( -1.01, 1.01 )
ax.zaxis.set_major_locator( LinearLocator(10) )
ax.zaxis.set_major_formatter( FormatStrFormatter('%.02f') )

plt.show()


とか、・・・( X,Y,Z は仮 )

取り敢えず、3Dグラフが表示できた。

残念ながら、3D-PDF 出力は出来ない。


最初の検索では、
「Matplotlib 1.3.1 documentation」(この版を使っている)の
mplot3d tutorial
も見つかる。

よく勉強しよう。


本日はここまで。


Python 学習は続く???


見ていただいた序でとは厚かましい限りですが、
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