機械学習などの多くのデータを扱う際に避けては通れないデータビジュアライズですが、Pythonで行うにはどうすればいいのか。ということで、matplotlibというライブラリを用いて2次元メッシュの描き方について解説していきます。

3次元で散布図を描きたい方はこちら

【matplotlib】Pythonでデータを可視化する(3D散布図編)

matplotlibとは

プログラミング言語Pythonおよびその科学計算用ライブラリNumPyのためのグラフ描画ライブラリである。オブジェクト指向のAPIを提供しており、様々な種類のグラフを描画する能力を持つ。描画できるのは主に2次元のプロットだが、3次元プロットの機能も追加されてきている。描画したグラフを各種形式の画像(各種ベクトル画像形式も含む)として保存することもできる(Wiki参照)

ということで、2次元及び3次元のグラフをさくっとプロットできる非常にありがたいライブラリです。ちなみに、このロゴもmatplotlibで描いているものです。

 

基本ソース

今回は2次元メッシュなので少しウェーブしているような見た目の方がそれっぽいかなという事で、numpyを利用して関数を作成しています。

-5~5までの範囲の総組合せの配列を作成してそれぞれの時の関数の結果をZに入れています。3次元でのプロットを行うために追加で必要になったコードです。

import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import numpy as np

def func(x,y):
    return (np.sin(x))* (np.cos(y)-x)**2

x = np.arange(-5, 5, 0.25)
y = np.arange(-5, 5, 0.25)
X, Y = np.meshgrid(x, y)
Z = func(X, Y)

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
ax.plot_wireframe(X, Y, Z)
plt.show()

2次元メッシュなので凸凹があったほうが見栄えもいいので、今回はnumpyを利用して関数を作成しました。

-5~5までの範囲の総組合せの配列を作成してそれぞれの時の関数の結果をZに入れています。また、赤文字が3次元でのプロットを行うために追加で必要になったコードです。プロットした結果は以下の通りです。

問題なくプロットされてます。とりあえずいろんな方向から見てみましょうか。

f:id:ct-innovation01:20171013133046g:plain

では、見た目をカスタマイズしていきます。

プロットの見た目をいじる

import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import numpy as np
from matplotlib import cm

def func(x,y):
    return (np.sin(x))* (np.cos(y)-x)**2

def min_max(x, axis=None):
    min = x.min(axis=axis, keepdims=True)
    max = x.max(axis=axis, keepdims=True)
    result = (x-min)/(max-min)
    return result

x = np.arange(-5, 5, 0.25)
y = np.arange(-5, 5, 0.25)
X, Y = np.meshgrid(x, y)
Z = func(X, Y)

c = min_max(x)
cmap = plt.get_cmap("Blues")

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
ax.plot_wireframe(X, Y, Z,colors=cmap(c))
plt.show()

今回はちょっと色の付け方を凝ってみました。カラーマップを使って、少しずつ色が変わるようにしてみました。主要なカスタマイズキーワードをテーブルに起こしておきます。

次はグラフタイトルと軸のラベル等を入れましょう。

Tips:主要なカスタマイズキーワード

いつも通り最低限これだけおさえてれいれば、普通のグラフは書けるかなという範囲のみ記載しておきます。

kywd 入力例 備考
x,y,z [1,2,3,4,5] または 事前に定義したlistなど array形式のもの
※必須
c c=”red” または
c=”#FFFF00″ または
c=(1.0,0,1.0)
ラインの色
色名や16進数、RGBでの指定が可能
label label=”label1″ 凡例名

色と形については、リファレンスを見ると以下のものが用意されているみたいです。

color example code: named_colors.py — Matplotlib 2.0.2 documentation

グラフの見た目をいじる

import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [1, 8, 3, 6, 5]
z = [1, 5, 3, 8, 9]

ax.scatter(x, y, z, c='r', marker='^', label='test')
ax.legend()
ax.set_xlabel('X')
ax.set_ylabel('Y')
ax.set_zlabel('Z')
plt.show()

変更した結果、以下の見た目に変更されます。

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