📊 Как построить 3D график в Python: пошаговое руководство для начинающих 🐍

Для построения 3D графика в Python вы можете использовать библиотеку Matplotlib. Вот простой пример:

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# Создание данных для графика
x = np.linspace(-5, 5, 100)
y = np.linspace(-5, 5, 100)
X, Y = np.meshgrid(x, y)
Z = np.sqrt(X**2 + Y**2)

# Построение 3D графика
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
ax.plot_surface(X, Y, Z)

# Отображение графика
plt.show()

В этом примере мы использовали функции из библиотеки NumPy для создания массивов координат X и Y, а затем вычисляем значения Z на основе формулы. Затем мы создаем объекты Figure и Axes3D для построения 3D графика и используем метод plot_surface для отображения поверхности.

Как построить 3D график в Python

3D графики позволяют визуализировать данные в трех измерениях и представляют собой мощный инструмент для анализа и визуализации сложных данных. В этой статье вы узнаете, как построить 3D график в Python с использованием библиотеки matplotlib.

Установка библиотеки matplotlib

Перед тем, как начать создавать 3D графики, необходимо установить библиотеку matplotlib. Вы можете установить ее с помощью следующей команды:

pip install matplotlib

Пример создания 3D графика

Давайте рассмотрим пример построения 3D графика в Python. Предположим, у нас есть данные о двух переменных x, y и зависимой переменной z. Мы хотим визуализировать их в виде графика.

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# Создание данных
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))

# Создание 3D графика
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
ax.plot_surface(X, Y, Z)

# Настройка осей
ax.set_xlabel('X')
ax.set_ylabel('Y')
ax.set_zlabel('Z')

# Отображение графика
plt.show()

В этом примере мы использовали функцию np.linspace() для создания равномерной сетки значений в диапазоне от -5 до 5. Затем мы создали 3D график, используя функцию ax.plot_surface(). Мы также настроили метки осей с помощью функций ax.set_xlabel(), ax.set_ylabel() и ax.set_zlabel(). Наконец, мы отобразили график с помощью функции plt.show().

Настройка 3D графика

matplotlib предоставляет множество функциональных возможностей для настройки 3D графиков. Некоторые из них включают изменение цвета, настройку освещения, добавление маркеров и т. д.

Например, чтобы изменить цвет поверхности графика, вы можете использовать параметр 'c' функции ax.plot_surface():

ax.plot_surface(X, Y, Z, c='r')

Вы можете также настроить освещение графика с помощью параметра 'lighting' функции ax.plot_surface(). Например, чтобы добавить отраженное освещение, вы можете использовать следующий код:

ax.plot_surface(X, Y, Z, lighting='gouraud')

Другие типы 3D графиков

matplotlib также поддерживает другие типы 3D графиков, такие как графики разброса (scatter plots), графики сеток (wireframe plots) и др. Вы можете изучить их в документации библиотеки matplotlib.

Заключение

В этой статье мы рассмотрели, как построить 3D график в Python с использованием библиотеки matplotlib. Мы изучили основные понятия и привели пример кода, который поможет вам начать создавать 3D визуализации ваших данных. Помните, что matplotlib предоставляет множество функциональных возможностей для настройки 3D графиков, и вы можете продолжить исследовать их самостоятельно.