[matplotlib] 3D Plot

1. Axes3D

3D plot 을 수행하는 주요 Class 는 Axes3D 임: mpl_toolkits.mplot3d 모듈

 

이전 버전에서 사용하던 방식.

# option 1 : Matplotlib 1.0.0 이전의 방식. 
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D  
import matplotlib.pyplot as plt  

fig = plt.figure(figsize=(4,4), dpi=100)  
ax = Axes3D(fig)  

print(type(ax))

• 개인적으로는 이 방식보다 아래의 방식을 선호함.

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fig에 3D를 위한 Axes객체를 추가하는 방식.

# option 2  
# 3.2.0 버전 이후로는 굳이 Axes3D등을 import 할 필요 없음.
# 각 subplot에 따로 따로 3D를 적용할 때 이용됨.

import matplotlib.pyplot as plt  

fig = plt.figure(figsize=(4,4), dpi=100)  

ax = fig.add_subplot(1,1,1, projection='3d')  

print(type(ax))

• option 2: mix axes objects with 2D and 3D projections within the same figure.

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fig의 모든 Axes가 3D로 설정되는 방식.

# option 3  
#
# fig 내의 모든 Axes객체에 3D적용.

import matplotlib.pyplot as plt  

fig, ax = plt.subplots(1,1, figsize=(4,4),   
                       subplot_kw = {'projection': '3d'})

print(type(ax))

• option 3: apply the same subplot_kw option to all the subplots added to a figure.

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2. 3-D Plots

Axes3D 에서 제공하는 3D plot 중 많이 사용되는 것들은 다음과 같음.

• plot_surface : 가장 많이 사용되는 방식. contour와 함께 그려지기도 함.
• plot_wireframe : surface와 함께 가장 많이 사용되는 방식 중 하나임.
• contour ( or contourf ) : 입체감은 떨어지는 편이며 filling이 수행되는 contourf가 단독으로는 보다 나음.

이외에도 scatter도 많이 사용됨.

 

다음 그림을 참고.

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2-1. Parameters

이들은 meshgrid를 통해 얻은 x 좌표 matrix, y좌표 matrix와

독립변수들에 결정된 z값 matrix 가

positional arguments로 할당하는게 일반적임.

• rstride, cstride
  • row and column stride 로 데이터에서 어느정도를 graph를 그리는데 사용할지를 정함.
• cmap
  • color map을 지정. e.g.: mpl.cm.Blues
• antialiased
  • 보다 부드럽게 보이는 antialiased 기능을 켤지 여부, True or False

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다음의 예제는 앞서 4가지 plot을 그려줌: 사실 모든 axes객체에 3D를 적용하는 경우엔 아래 코드가 비효율적임.

연습을 위해 단순 반복을 함수로 만들지 않은 경우임.

import matplotlib as mpl
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt  

fig = plt.figure(figsize=(12,12), dpi=100)  

ax0 = fig.add_subplot(2,2,1, projection='3d')  
ax1 = fig.add_subplot(2,2,2, projection='3d')  
ax2 = fig.add_subplot(2,2,3, projection='3d')  
ax3 = fig.add_subplot(2,2,4, projection='3d')  

# -----------------------------------
xs = ys = np.linspace(-3, 3, 74)
x, y = np.meshgrid(xs, ys)
R = np.sqrt(x**2 + y**2)
z = np.sin(4 * R) / R

# -----------------------------------
ax0.set_title('contour', fontdict={'fontsize':'large', 
                                   'color':'gray', 
                                   'fontweight':'bold'})
p0 = ax0.contour(x,y,z,
                #  zdir='z',
                #  offset=0,
                 levels = 50,
                 cmap=mpl.cm.hot)

# -----------------------------------
ax1.set_title('surface', fontdict={'fontsize':'large', 
                                   'color':'gray', 
                                   'fontweight':'bold'})
p1 = ax1.plot_surface(x,y,z,
                      rstride=1, cstride=1,
                      linewidth=1,
                      antialiased=True,
                      cmap=mpl.cm.Blues)

# -----------------------------------
ax2.set_title('wireframe', fontdict={'fontsize':'large', 
                                   'color':'gray', 
                                   'fontweight':'bold'})
p2 = ax2.plot_wireframe(x,y,z,
                        rstride=2, cstride=2,
                        linewidth=1,
                        color='red')

# -----------------------------------
ax3.set_title('scatter', fontdict={'fontsize':'large', 
                                   'color':'gray', 
                                   'fontweight':'bold'})
p3 = ax3.scatter(x,y,z,
                 s=.1, alpha=0.5,
                 color='red')
plt.show()

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3. View Point 설정.

Axes3D 객체에서 그린 graph를 보는 시점은 view_init 메서드로 설정함 (degree로 설정).

• elevation: 첫번째 parameter
• azimuth: 두번째 parameter

ax.view_init(80, 0)

 

다음의 코드는 위 동영상을 위한 코드임.

from matplotlib import animation
import matplotlib as mpl
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt  

fig = plt.figure(figsize=(3,3), dpi=50)  
ax = fig.add_subplot(1,1,1, projection='3d')  

xs = ys = np.linspace(-3, 3, 74)
x, y = np.meshgrid(xs, ys)
R = np.sqrt(x**2 + y**2)
z = np.sin(4 * R) / R

ax.set_title('contour', fontdict={'fontsize':'large', 
                                   'color':'gray', 
                                   'fontweight':'bold'})

def init():
    p = ax.contour(x,y,z,
                   #  zdir='z',
                   #  offset=0,
                   levels = 50,
                   cmap=mpl.cm.hot)
    return fig,
    
def show_frame(i):
    ax.view_init(30., i)
    return fig,

# for Animation
anim = animation.FuncAnimation(
    fig,
    show_frame,
    init_func=init,
    frames=360,
    interval=60,
    blit=True,
)

# for save
mpl.rcParams['animation.embed_limit'] = 120
anim.save('3dplot.gif', fps=30)

# for jupyter notebook
from IPython.display import HTML
HTML(anim.to_jshtml())

 

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4. Labels and Ticks

Axes3D 객체에서 ticks와 ticklabels 를 일반적인 Axes 객체와 마찬가지로 설정가능함.

• set_xlabel: x축에 대한 label (str)
• set_ylabel: y축에 대한 label
• set_zlabel: z축에 대한 label

ax.set_xlabel(r'$x', fonsize=10)

 

회전의 예제 코드는 다음과 같음.

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• set_xticks: x축에 대한 ticks 위치. list
• set_yticks: y축에 대한 ticks 위치.
• set_zticks: z축에 대한 ticks 위치.

ax.set_xticks([-10, -5, 0, 5, 10])

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• set_xticklabels: x축의 tick 밑의 label. list
• set_yticklabels: y축의 tick 밑의 label.
• set_zticklabels: z축의 tick 밑의 label.

ax.set_xticklabels([r'$-2\pi$', r'-$\pi$', 0, r'$\pi$', r'$2\pi$'])