使用 Seaborn 和 Matplotlib 建立 3D 繪圖

Salman Mehmood 2022年12月21日 2022年5月26日
使用 Seaborn 和 Matplotlib 建立 3D 繪圖

在這個解釋中,我們看看什麼是 3D 繪圖,並且我們還學習瞭如何在 seaborn 和 matplotlib 的幫助下建立幾個不同的 3D 繪圖。

使用 Seaborn 和 Matplotlib 建立 3D 繪圖

讓我們從匯入 Matplotlib、NumPy 和 Seaborn 開始。

import seaborn as seaborn
import matplotlib.pyplot as plot
import numpy as np

現在我們使用 NumPy 的隨機模組來建立一些 xyz 資料,我們總共有 50 個點。

mean = 3
number =50

x1 = np.random.normal(mean, 1, size=number)
y1 = np.random.normal(mean, 1, size=number)
z1 = np.random.normal(mean, 1, size=number)

我們可以使用 Matplotlib 製作幾種不同的 3D 圖。每當我們想用 Matplotlib 進行 3D 繪圖時,我們首先需要使用 axes() 函式建立一組軸。

我們將使用 projection 關鍵字並將 3D 值作為字串傳遞。這將告訴 Matplotlib 我們將在三個維度上建立一些東西。

plot.figure(figsize=(6,5))
axes = plot.axes(projection='3d')

如果我們檢查 axes 的型別,我們將看到這些是 3D 子圖軸。

print(type(axes))

輸出:

<class 'matplotlib.axes._subplots.Axes3DSubplot'>

我們需要呼叫 scatter3D() 函式並傳遞我們的 xyz 資料點。這並不容易表示哪一個是 x 軸、y 軸等等,所以讓我們為 3 個維度設定標籤。

import seaborn as seaborn
import matplotlib.pyplot as plot
import numpy as np

seaborn.set_style("darkgrid")

mean = 3
number =50

x1 = np.random.normal(mean, 1, size=number)
y1 = np.random.normal(mean, 1, size=number)
z1 = np.random.normal(mean, 1, size=number)

plot.figure(figsize=(6,5))
axes = plot.axes(projection='3d')
print(type(axes))
axes.scatter3D(x1, y1, z1)

axes.set_xlabel('x')
axes.set_ylabel('y')
axes.set_zlabel('z')
plot.show()

輸出:

seaborn 3d 繪圖輸出 1

如果我們想增加散點的大小,我們可以引用這個 s 引數並將其增加到 100。

import seaborn as seaborn
import matplotlib.pyplot as plot
import numpy as np

seaborn.set_style("darkgrid")

mean = 3
number =50

x1 = np.random.normal(mean, 1, size=number)
y1 = np.random.normal(mean, 1, size=number)
z1 = np.random.normal(mean, 1, size=number)

plot.figure(figsize=(6,5))
axes = plot.axes(projection='3d')
print(type(axes))
axes.scatter3D(x1, y1, z1,s=100)

axes.set_xlabel('x')
axes.set_ylabel('y')
axes.set_zlabel('z')
plot.show()

輸出:

seaborn 3d 繪圖輸出 2

我們可以使用 view_init() 方法旋轉這個三維圖形。這個方法接受兩個引數,第一個是我們的仰角,第二個是我們的方位角。

我們將以度為單位更改仰角,而不是弧度。我們可能還想在地平線上旋轉這個圖形,這就是我們的方位角。

import seaborn as seaborn
import matplotlib.pyplot as plot
import numpy as np

seaborn.set_style("darkgrid")

mean = 3
number =50

x1 = np.random.normal(mean, 1, size=number)
y1 = np.random.normal(mean, 1, size=number)
z1 = np.random.normal(mean, 1, size=number)

plot.figure(figsize=(6,5))
axes = plot.axes(projection='3d')
print(type(axes))
axes.scatter3D(x1, y1, z1)

axes.set_xlabel('x')
axes.set_ylabel('y')
axes.set_zlabel('z')

axes.view_init(45, 215)
plot.show()

輸出:

seaborn 3d 繪圖輸出 3

Matplotlib 提供了建立線圖的選項,我們將建立一些新資料來炫耀。我們需要建立 z,一個從 0 到 10 的線性空間,然後根據 z 軸的餘弦和正弦建立 xy

scatter3D() 一樣,我們呼叫 plot3D(),這將給我們一個線圖。

import seaborn as sb
import matplotlib.pyplot as plot
import numpy as np

sb.set_style("whitegrid")

OMEGA = 2

Z1 = np.linspace(0, 10, 100)
X1 = np.cos(OMEGA*Z1)
Y1= np.sin(OMEGA*Z1)

plot.figure(figsize=(6,5))
axes = plot.axes(projection='3d')
axes.plot3D(X1,Y1,Z1)
# keeps padding between figure elements
plot.tight_layout()
plot.show()

現在我們有了一個在三維空間中表示的漂亮的螺旋形圖。

seaborn 3d 繪圖輸出 4

我們可以為二維繪圖使用相同的關鍵字來設定這條線的樣式。假設我們可以改變我們的線寬,讓這個螺旋線變暗一點。

名為 OMEGA 的引數基本上控制了我們希望在繪圖中看到多少個螺旋。

import seaborn as sb
import matplotlib.pyplot as plot
import numpy as np

sb.set_style("whitegrid")

OMEGA =4

Z1 = np.linspace(0, 10, 100)
X1 = np.cos(OMEGA*Z1)
Y1= np.sin(OMEGA*Z1)

plot.figure(figsize=(6,5))
axes = plot.axes(projection='3d')
axes.plot3D(X1,Y1,Z1,lw=3)
# keeps padding between figure elements
plot.tight_layout()
plot.show()

現在我們可以在圖中看到更厚的螺旋。

seaborn 3d 繪圖輸出 5

我們還可以使用 Matplotlib 建立 3 維曲面和線框。

讓我們建立一個 FUNC_Z() 函式。它將採用 xy 值並將我們將繪製到表面的函式返回。

def FUNC_Z(x, y):
    return 50 - (x**2 + y**2)

我們使用 linspace 在 -5 和 5 之間為 xy 建立 50 個間隔。我們需要建立一個網格而不是隻有 x 和 y 值。

我們可以使用 meshgrid() 函式建立它。我們需要向它傳遞 xy 值,以便它重複它們。

X1, Y1 = np.meshgrid(X_VAL, Y_VAL)

完整程式碼:

import seaborn as sb
import matplotlib.pyplot as plot
import numpy as np

def FUNC_Z(x, y):
    return 50 - (x**2 + y**2)


sb.set_style('whitegrid')
N = 50

X_VAL = np.linspace(-5, 5, N)
Y_VAL = np.linspace(-5, 5, N)

X1, Y1 = np.meshgrid(X_VAL, Y_VAL)

Z1 = FUNC_Z(X1, Y1)

axes = plot.axes(projection='3d')
axes.plot_surface(X1, Y1, Z1)
plot.show()

輸出:

seaborn 3d 繪圖輸出 6

讓我們使用 plot_wireframe() 函式建立一個線框圖。這段程式碼看起來與表面非常相似。

import seaborn as sb
import matplotlib.pyplot as plot
import numpy as np

def FUNC_Z(x, y):
    return 50 - (x**2 + y**2)


sb.set_style('whitegrid')
N = 50

X_VAL = np.linspace(-5, 5, N)
Y_VAL = np.linspace(-5, 5, N)

X1, Y1 = np.meshgrid(X_VAL, Y_VAL)

Z1 = FUNC_Z(X1, Y1)

axes = plot.axes(projection='3d')
axes.plot_wireframe(X1, Y1, Z1)
plot.show()

現在我們有一個線框而不是一個表面,它沒有填充中間部分。

seaborn 3d 繪圖輸出 7

如果我們改變網格上的點數,我們可以改變這個線框的美感。

import seaborn as sb
import matplotlib.pyplot as plot
import numpy as np

def FUNC_Z(x, y):
    return 50 - (x**2 + y**2)


sb.set_style('whitegrid')
N = 10

X_VAL = np.linspace(-5, 5, N)
Y_VAL = np.linspace(-5, 5, N)

X1, Y1 = np.meshgrid(X_VAL, Y_VAL)

Z1 = FUNC_Z(X1, Y1)

axes = plot.axes(projection='3d')
axes.plot_wireframe(X1, Y1, Z1)
plot.show()

由於我們改變了網格的大小,它將創造出具有更多空間的不同美學。我們還可以選擇使用滑鼠,單擊該圖形,然後拖動它。

seaborn 3d 繪圖輸出 8

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