[PYTHON] Erstellen Sie mit Jupplotlib interaktive 3D-Diagramme in Jupyter Lab
1. Zuallererst
- Interaktive Diagramme sind nützlich, wenn Sie das Verhalten von Zahlen sehen möchten.
- Bei der Anzeige eines 3D-Diagramms ist es außerdem praktisch, die Blickrichtung interaktiv ändern zu können.
- Als ich Jupyter Notebook verwendete, konnte ich interaktive Diagramme mit einem Mechanismus namens ipywidget erstellen. Ich glaube jedoch nicht, dass Jupyter Lab dies derzeit unterstützt.
- Ich dachte nicht, dass es viele Artikel auf JupyterLab gibt, die einen solchen Mechanismus einführen, also habe ich beschlossen, ihn zu veröffentlichen.
2. Übersicht
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Mit dem Mechanismus Widget von matplotlib können Sie ein interaktives Widget erstellen, indem Sie es in Achsen platzieren, ohne vom GUI-Backend abhängig zu sein.
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Das Folgende ist ein Auszug aus Widget-Dokumentation.
Widgets that are designed to work for any of the GUI backends. All of these widgets require you to predefine a matplotlib.axes.Axes instance and pass that as the first arg.
- Sie können auf JupyterLab ganz einfach ein solches Diagramm erstellen. (Dieses Diagramm wird im Browser Jupyer Lab ausgeführt.)
3. Spezifische Methode
Also werde ich erklären, wie man ein Diagramm wie das obige erstellt. Außerdem habe ich in JupyterLab Folgendes gemacht, aber wie ich zuvor erklärt habe, hängt matplotlib.widget nicht vom GUI-Backend ab, sodass das gleiche Ergebnis nicht nur auf dem Jupyter-Notebook, sondern auch auf der Linux-, Windows- und Mac-GUI erzielt werden kann. Ich denke, es wird. (Ich habe es nicht zur Hand versucht)
(1) Importieren Sie die erforderliche Bibliothek
Importieren Sie zunächst die erforderlichen Bibliotheken. Sie müssen auch das Backend auf Widget setzen.
%matplotlib widget
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
from matplotlib.widgets import Slider
import numpy as np
(2) Erstellen Sie Daten, die als Beispiel angezeigt werden sollen
Zeichnen wir hier als Beispiel einen Graphen von $ z = x ^ 2 + 2y ^ 2 $.
x = y = np.arange(-20, 20, 0.5)
X, Y = np.meshgrid(x, y)
Z = X*X + 2 * Y*Y
(3) Erstellen Sie eine Figur
Wie Sie wissen, ist eine Figur wie ein Campus, auf dem Sie mit matplotlib Diagramme zeichnen. Es ist ein Bild davon, wie man Achsen auf die Figur setzt und darauf zeichnet.
#Abbildung Einstellungen
fig = plt.figure(figsize=(5,5))
(4) Achsen erstellen
Erstellen Sie als Nächstes Achsen in der Figur.
- Dieses Mal erstellen wir eine Achse zum Zeichnen des 3D-Diagramms und zwei Achsen zum Anzeigen des Schiebereglers.
- Jede Methode ist in Ordnung, aber dieses Mal habe ich versucht, gridspec zu verwenden.
- Durch Ausführen des folgenden Codes können Sie die Abbildung in 20 x 20 Teile unterteilen und die Achsen für das Zeichnen von 3D-Diagrammen in den Zeilen 1 bis 17 und die Achsen für den Schieberegler in den Zeilen 18 bzw. 19 platzieren, wie in der Abbildung gezeigt. Ich werde.
#3D-Diagramm und Achsen für Schieberegler in der Abbildung hinzugefügt
axcolor = 'gold'
gs = fig.add_gridspec(20, 20)
ax1 = fig.add_subplot(gs[:17,:], projection='3d')
ax_slider_z = fig.add_subplot(gs[18,:], facecolor=axcolor)
ax_slider_xy = fig.add_subplot(gs[19,:], facecolor=axcolor)
(5) Schiebereglereinstellungen
Erstellen Sie als Nächstes ein Slider-Objekt. Im folgenden Code
- Erstellen Sie Sider-Objekte mit den Namen slider_z und slider_xy und zeichnen Sie sie auf ax_slider_z bzw. ax_slider_xy, die oben erstellt wurden.
- Der Schieberegler hat einen Bewegungsbereich von -180 bis 180
- Setzen Sie z0 (= 0) als Anfangswert von Slider
- Stellen Sie Delta (= 10) als Bewegungsbreite des Schiebereglers ein
Ich mache.
#Schiebereglereinstellungen
z0 = 0
xy0 = 0
delta = 10
slider_z = Slider(ax_slider_z, 'z-axis', -180, 180, valinit=z0, valstep=delta)
slider_xy = Slider(ax_slider_xy, 'xy-axis', -180, 180, valinit=xy0, valstep=delta)
(6) Nachdem Sie den Anfangswert des Betrachtungswinkels des 3D-Diagramms festgelegt haben, zeigen Sie das 3D-Diagramm an.
Stellen Sie als Nächstes die Anfangswerte der sichtbaren Winkel um die z-Achse und um die xy-Ebene des 3D-Diagramms ein. Durch Ändern dieses Werts können Sie den Betrachtungswinkel des 3D-Diagramms verschieben.
#Stellen Sie den Anfangswert der Blickrichtung des 3D-Diagramms ein
ax1.view_init(elev=z0, azim=xy0)
#3D-Grafik anzeigen
ax1.plot_surface(X, Y, Z)
(7) Erstellen Sie eine Rückruffunktion, die aufgerufen wird, wenn der Schieberegler bewegt wird
Erstellen Sie als Nächstes eine Rückruffunktion, die beim Ausführen von Slider aufgerufen wird. Hier können Sie ein sich bewegendes Diagramm erstellen, indem Sie den Betrachtungswinkel des 3D-Diagramms angeben und das Diagramm neu zeichnen.
#Rückruffunktion, die aufgerufen wird, wenn der Schieberegler bewegt wird
def view_change(val):
sz = slider_z.val
sxy = slider_xy.val
ax1.view_init(elev=sxy, azim=sz)
fig.canvas.draw_idle()
(8) Rückruffunktionseinstellungen
Stellen Sie abschließend das Slider-Objekt auf die soeben erstellte Rückruffunktion ein.
slider_z.on_changed(view_change)
slider_xy.on_changed(view_change)
plt.show()
Jetzt können Sie ganz einfach ein Diagramm erstellen, das mit JupyterLab funktioniert! Ich habe auch das Wesentliche in [hier] eingefügt (https://gist.github.com/mxl00474/b35ba7a48667265e8551ad20dc2f909a). Verwenden Sie es also bitte, wenn Sie möchten. (Wie oben erklärt ...)
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