Python : Comment tracer les graphiques en 3d à l'aide de Python?

Je suis à l'aide de matplotlib pour ce faire

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

fig = plt.figure()
ax = Axes3D(fig)

x = [6,3,6,9,12,24]
y = [3,5,78,12,23,56]

ax.plot(x, y, zs=0, zdir='z', label='zs=0, zdir=z')

plt.show()

Maintenant, cela génère un graphique qui est à l'horizontale dans l'espace 3d. Comment puis-je rendre le graphique verticale de sorte qu'il fait face à l'utilisateur?

Ce que je veux faire, c'est créer de multiples verticales graphiques qui sont séparés par une certaine distance et sont orientées vers l'utilisateur.

  • Venez y pense, n'est-ce pas un peu idiot d'utiliser les graphiques en 3D pour le tracé de données en 2D?
  • Je suis en faisant varier un paramètre particulier alpha(pas de x et y) et l'observation du changement dans le graphique pour les différentes valeurs de l'alpha
InformationsquelleAutor Bruce | 2010-02-19
  1. 12

    bp réponse peut bien fonctionner, mais il y a un moyen beaucoup plus simple.

    Votre graphique est "à plat" sur l'axe z, qui est pourquoi il est à l'horizontale. Vous voulez qu'il soit à la verticale, ce qui signifie que vous voulez qu'il soit "à plat" sur l'axe des ordonnées. Cela implique la moindre modification de votre code:

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

fig = plt.figure()
ax = Axes3D(fig)

x = [6,3,6,9,12,24]
y = [3,5,78,12,23,56]
# put 0s on the y-axis, and put the y axis on the z-axis
ax.plot(xs=x, ys=[0]*len(x), zs=y, zdir='z', label='ys=0, zdir=z')
plt.show()

    Alors vous pouvez facilement avoir plusieurs de ces graphiques en utilisant des valeurs différentes pour les ys paramètre (par exemple, ys=[2]*len(x) plutôt de mettre le graphique légèrement derrière).

    InformationsquelleAutor Daniel G
  2. 7

    Mayavi, en particulier la mlab module, dispose d'un puissant 3D tracé qui permettra de travailler sur de grands et complexes ou de données, et devrait être facile à utiliser sur les tableaux numpy.

    InformationsquelleAutor Gael Varoquaux
  3. 7

    Vous pouvez régler l'angle de vue de la 3d parcelle avec la view_init() fonction. L'exemple ci-dessous est pour la version 1.1 de matplotlib.

    from mpl_toolkits.mplot3d import axes3d
import numpy as np
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt

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

x = [6,3,6,9,12,24]
y = [3,5,78,12,23,56]

ax.plot(x, y, zs=0, zdir='z', label='zs=0, zdir=z')
ax.view_init(90, -90)
plt.show()
    InformationsquelleAutor Ben
  4. 3

    Selon la documentation que vous souhaitez utiliser le ax.plot_surface(x,y,z) méthode. Plus d'informations et de types de graphiques ici.

    La suivante devrait fonctionner:

    x = [1,2,3]
y = [4,5,6]
z = [7,8,9]
data = zip(x,y,z)

#map data on the plane
X, Y = numpy.meshgrid(arange(0, max(x), 1), arange(0, max(y), 1))
Z = numpy.zeros((len(Y), len(X)), 'Float32')
for x_,y_,z_ in data:
  Z[x_, y_] = z_ #this should work, but only because x and y are integers
                 #and arange was done with a step of 1, starting from 0
fig = p.figure()
ax = p3.Axes3D(fig)
ax.plot_surface(X, Y, Z)
    InformationsquelleAutor badp