Pythonデータサイエンスハンドブック ―Jupyter、NumPy、pandas、Matplotlib、scikit-learnを使ったデータ分析、機械学習

4.14

 

Matplotlib

を使った

3

次元プロット

295

図4-92　軸のみの3 次元プロット

3D

軸を有効にすると、さまざまな

3

次元プロットを描くことができます。静的な表示ではなく、

対話的に図を表示する方が、

3

次元プロットでは利便性が高まります。対話的な図を使用するには、

%matplotlib inline

ではなく

%matplotlib notebook

を使用します。

4.14.1

 

3

次元の点と線

最も基本的な

3

次元プロットは、

3

つ組

(

x

,

y

,

z

)

の集合から作成された線または散布図です。

これまでに見てきた一般的な

2

次元プロットと同じように、

3

次元の場合は

ax.plot3D

関数と

ax.scatter3D

関数を使います。これらの呼び出し方は

2

次元のものとほぼ同じです。したがって、

結果を調整する方法の詳細については、「4.3 単純な線グラフ」および「4.4 単純な散布図」を参

照してください。ここでは、螺旋とその線の近くにランダムに配置した点をプロットしま

す（図

4-93）。

In[4]: ax = plt.axes(projection='3d')

# Data for a three-dimensional line 3

次元曲線のデータ

zline = np.linspace(0, 15, 1000)

xline = np.sin(zline)

yline = np.cos(zline)

ax.plot3D(xline, yline, zline, 'gray')

# Data for ...