Lote 3D do Seaborn

Podemos plotar diferentes padrões de gráficos 3D com a configuração das coordenadas tridimensionais. Um dos recursos que nos incentiva de ver os gráficos dinamicamente é o gráfico 3D; Precisamos disso ao usar os gráficos imersivos. Podemos importar as bibliotecas necessárias, que incluem algumas funções para criar os gráficos tridimensionais. Como não há funcionalidade embutida no módulo SeaBorn para desenhar os gráficos 3D, é o plugin Matplotlib que depende de fazer o trabalho real nos gráficos tridimensionais. Portanto, podemos usar o SeaBorn para personalizar os gráficos 3D. Vamos explorar como desenhar inúmeros gráficos tridimensionais diferentes neste tutorial.

Exemplo 1

Um grupo de gráficos de dispersão formados usando as combinações de triplos é o gráfico 3D mais básico. A função plot3d () e o método scatter3d (), como os gráficos 2D mais frequentes, são usados ​​para desenhar estes. Nesse caso, desenharemos uma hélice hiperbólica, com vários pontos próximos à linha.

importar numpy como np
importar matplotlib.pyplot como plt
Importar Seaborn como SNS
fig = plt.figura()
AX = pLT.eixos (projeção = '3d')
zline = np.Linspace (0, 20, 2000)
xline = np.pecado (zline)
yline = np.cos (zline)
machado.plot3d (xline, yline, zline, 'cinza')
zdata = 15 * np.aleatório.Random (200)
xdata = np.sin (zdata) + 0.1 * np.aleatório.Randn (200)
ydata = np.cos (zdata) + 0.1 * np.aleatório.Randn (200)
machado.scatter3d (xdata, ydata, zdata, c = zdata, cmap = 'blues');
plt.mostrar()

Aqui, importamos os arquivos de cabeçalho necessários. O módulo Numpy é introduzido como NP, Matplotlib.Pyplot é introduzido como PLT, e o SeaBorn é introduzido como SNS. Na próxima etapa, chamamos a função Figura () para desenhar a figura. Esta função pertence ao matplotlib.Biblioteca Pyplot. Agora, utilizamos a função eixos () para especificar o valor da projeção.

Aqui, queremos criar um enredo tridimensional, por isso damos um valor 3D. Vamos definir os dados para uma linha 3D. Declaramos as três variáveis ​​diferentes e as atribuímos aos valores para todos os três eixos. Primeiro, definimos os valores para espaçamento para o eixo z, então aplicamos a função de espaço de linha () do pacote Numpy. Com a ajuda do valor do espaçamento do eixo z, indicamos os valores do espaçamento para outros eixos, x e y.

Agora, para desenhar um enredo 3D, empregamos a função plot3d (). Aqui, fornecemos o espaçamento de todos os eixos e a cor do fundo do gráfico 3D como o argumento da função. Além disso, definimos os dados para os pontos de dispersão 3D. Chamamos separadamente a função Randn () da biblioteca Numpy para todos os três eixos. Ao fazer isso, obtemos os pontos dos quais desenhamos o gráfico de dispersão.

Para desenhar o gráfico de dispersão usando esses pontos, utilizamos o método Scatter3D (). Esta função contém vários parâmetros que incluem dados de eixo x, y e z, bem como o valor de "cmap". O valor do parâmetro "cmap" mostra a cor da linha desenhada no gráfico 3D. O método show () é chamado para ilustrar o mapa.

Exemplo 2

Todos os dados necessários para o método contour3d () devem estar na condição de uma grade 2D, bem como os dados z analisados ​​em todos os pontos. Um gráfico de contorno 3D de uma função periódica é mostrado na seguinte ilustração:

importar numpy como np
importar matplotlib.pyplot como plt
Importar Seaborn como SNS
def f (x, y):
retornar np.Sin (NP.sqrt (x ** 4 + y ** 4))
x = np.Linspace (-4, 4, 25)
y = np.Linspace (-4, 4, 25)
X, y = np.Meshgrid (x, y)
Z = f (x, y)
fig = plt.figura()
AX = pLT.eixos (projeção = '3d')
machado.contour3d (x, y, z, 40, cmap = 'binário')
machado.set_xlabel ('x')
machado.set_ylabel ('y')
machado.set_zlabel ('z')
plt.mostrar()

No início do programa, incorporamos as bibliotecas numpy como np, matplotlib.Pyplot como PLT e Seaborn como SNS. Agora, definimos uma função f () com dois parâmetros que retornam o valor usando o método sqrt () da biblioteca Numpy. Indicamos os valores de espaçamento para os dois eixos x e y com a ajuda do linspace ().Este método está relacionado à estrutura Numpy.

Na próxima linha, aplicamos a função MeshGrid () para criar uma grade de malha no gráfico 3D. Esta função mantém o valor do espaçamento de linha de eixos x e y como seus parâmetros. Aqui, usamos a função Figura () de Matplotlib.Biblioteca Pyplot para criar a figura. Para definir o nível de projeção, usamos o método dos eixos (). Devemos construir um mapa tridimensional, por isso fornecemos um valor 3D para a função. Agora aplicamos o método contour3d ().

Como parâmetro da função, damos o espaçamento de todos os eixos e a sombra do gráfico 3D. Em seguida, especificamos as legendas de todos os três eixos para que o método set_label () seja chamado para todos os eixos, respectivamente. Para demonstrar o gráfico, a função show () é usada.

Exemplo 3

Nesse caso, criamos um gráfico de superfície no gráfico tridimensional usando o método plot_surface ().

importar Seborn como SB
importar matplotlib.Pyplot como plotagem
importar numpy como np
def func_z (x, y):
return50 - (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)
eixos = plotagem.eixos (projeção = '3d')
eixos.plot_surface (x1, y1, z1)
trama.mostrar()

Primeiro de tudo, integramos os módulos Seaborn, Matplotlib.Pyplot e NP. Definimos a função para o eixo z e esta função é fornecida com o eixo x e y. Esta função retorna o valor do eixo z. Na fase seguinte, empregamos o método set_style () para personalizar o layout do gráfico. Definimos seu valor para WhiteGrid.

Agora, declaramos uma variável e atribuímos um valor. O método linspace () é chamado para indicar o espaçamento do eixo x e y. Nós desenhamos o Meshgrid para o eixo z, por isso utilizamos o método MeshGrid (). Esta função é retirada do pacote Numpy. Chamamos a função dos valores do eixo z. Para o gráfico 3D, é obrigatório especificar o valor de projeção. Para isso, empregamos a função Axes ().

Para desenhar o gráfico de superfície, a função plot_surface () é executada. Esta função contém o valor de todos os três eixos. Antes de encerrar o código, usamos o método show () para representar o enredo finalizado.

Exemplo 4

Aqui, usamos o método Wireframe () para desenhar o Wireframe no gráfico 3D.

importar numpy como np
importar matplotlib.pyplot como plt
Importar Seaborn como SNS
fig = plt.figura()
AX = pLT.eixos (projeção = '3d')
zline = np.Linspace (0, 20, 2000)
xline = np.pecado (zline)
yline = np.cos (zline)
machado.plot3d (xline, yline, zline, 'cinza')
zdata = 15 * np.aleatório.Random (200)
xdata = np.sin (zdata) + 0.1 * np.aleatório.Randn (200)
ydata = np.cos (zdata) + 0.1 * np.aleatório.Randn (200)
machado.scatter3d (xdata, ydata, zdata, c = zdata, cmap = 'blues')
plt.mostrar()

Depois de introduzir as estruturas essenciais, identificamos o recurso de eixo z disponível com os eixos X e Y. O valor do eixo z é obtido por este processo. Usamos a função Set Style () para modificar o design do gráfico na próxima etapa. Seu valor é configurado para o WhiteGrid. Agora inicializamos uma variável n e damos um valor.

Para especificar o espaçamento entre os eixos x e y, a técnica linspace () é aplicada. Usamos a função MeshGrid () porque queremos representar o Meshgrid para o eixo z. Esta é uma técnica do Numpy Toolkit. O componente para o valor do eixo z é considerado. O valor da projeção deve ser declarado para a visualização 3D. Usamos o método eixo () para este. O método Wireframe () é aplicado para criar o gráfico de Wireframe. O valor de todos os três eixos é incorporado neste método. Empregamos a função show () para exibir o gráfico inteiro no final.

Conclusão

Nesta seção, passamos por diferentes abordagens usadas para criar um gráfico 3D com a estrutura marítima. Também aprendemos a desenhar os mapas de contorno 3D, como desenhar o quadro de arame no gráfico tridimensional e como criar um gráfico de superfície nas parcelas 3D. Não há recurso tridimensional integrado na estrutura marítima.