Matplotlib 3D Projektion
- Plotten von 3D-Achsen in Matplotlib
- 3D-Punktwolkenplot in Matplotlib
- 3D-Punktwolkenplot in Matplotlib
![Matplotlib 3D Projektion](/img/Matplotlib/feature-image---Matplotlib-3d-projection.webp)
Dieses Tutorial erklärt, wie wir 3D-Plots in Matplotlib unter Verwendung des mplot3d
-Pakets aus der mpl_toolkits
-Bibliothek erstellen können.
Plotten von 3D-Achsen in Matplotlib
from mpl_toolkits import mplot3d
import matplotlib.pyplot as plt
axes = plt.axes(projection="3d")
axes.set_title("3d axes in Matplotlib", fontsize=14, fontweight="bold")
axes.set_xlabel("X")
axes.set_ylabel("Y")
axes.set_zlabel("Z")
plt.show()
Ausgabe:
Es wird ein 3D-Plot mit den Achsen X
, Y
und Z
erstellt. Um einen 3d-Plot in Matplotlib zu erstellen, importieren wir das Paket mplot3d
aus der Bibliothek mpl_toolkits
. Die mpl_toolkits
werden installiert, während wir Matplotlib mit pip
installieren.
Das Plotten von 3D-Achsen in einer Matplotlib-Figur ist ähnlich wie das Plotten von 2D-Achsen. Wir setzen einfach projection="3d"
in matplotlib.pyplot.axes()
, um eine 3D-Achse in Matplotlib zu plotten.
Wir müssen sicherstellen, dass die Version von Matplotlib
1.0
oder höher ist.
3D-Punktwolkenplot in Matplotlib
import numpy as np
from mpl_toolkits import mplot3d
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.random.randint(20, size=60)
y = np.random.randint(15, size=60)
z = np.random.randint(10, size=60)
fig = plt.figure(figsize=(8, 6))
axes = plt.axes(projection="3d")
axes.plot3D(x, y, z, color="red")
axes.set_title("3d Line plot in Matplotlib", fontsize=14, fontweight="bold")
axes.set_xlabel("X")
axes.set_ylabel("Y")
axes.set_zlabel("Z")
plt.tight_layout()
plt.show()
Ausgabe:
Es wird ein 3D-Liniendiagramm in Matplotlib erzeugt. Um einen 3D-Linienplot in Matplotlib zu erzeugen, erstellen wir zunächst die Achsen und verwenden dann die Methode plot3D()
, um den 3D-Linienplot zu erzeugen. Wir übergeben die Koordinaten X
, Y
und Z
der zu plottenden Punkte als Argument an die Methode plot3D()
.
3D-Punktwolkenplot in Matplotlib
import numpy as np
from mpl_toolkits import mplot3d
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.random.randint(20, size=60)
y = np.random.randint(15, size=60)
z = np.random.randint(10, size=60)
fig = plt.figure(figsize=(8, 6))
axes = plt.axes(projection="3d")
axes.scatter3D(x, y, z, color="red")
axes.set_title("3d Sactter plot in Matplotlib", fontsize=14, fontweight="bold")
axes.set_xlabel("X")
axes.set_ylabel("Y")
axes.set_zlabel("Z")
plt.tight_layout()
plt.show()
Ausgabe:
Es wird ein 3D-Streudiagramm in Matplotlib erstellt. Um ein 3D-Streudiagramm in Matplotlib zu erstellen, erstellen wir zuerst die Achsen und verwenden dann die Methode scatter3D()
, um das 3D-Streudiagramm zu erstellen. Wir übergeben die X
, Y
und Z
Koordinaten der Punkte, die geplottet werden sollen, als Argument an die scatter3D()
Methode.
Beachten Sie, dass wir 3D am Ende des Namens von 2D-Plot-Funktionen hinzufügen, um die entsprechenden 3D-Plots zu erzeugen. z. B. macht die Funktion plot()
einen 2D-Liniendiagramm, während plot3D()
das 3D-Liniendiagramm erzeugt.
Suraj Joshi is a backend software engineer at Matrice.ai.
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