[PYTHON] Créez des graphiques 3D interactifs sur Jupyter Lab à l'aide de matplotlib
1.Tout d'abord
- Les graphiques interactifs sont utiles lorsque vous souhaitez voir le comportement des nombres.
- De plus, lors de l'affichage d'un graphique 3D, il est pratique de pouvoir changer la direction de visualisation de manière interactive.
- Lorsque j'utilisais le notebook Jupyter, j'ai pu créer des graphiques interactifs en utilisant un mécanisme appelé ipywidget. Cependant, je ne pense pas que Jupyter Lab le prenne en charge pour le moment.
- Je ne pensais pas qu'il y avait beaucoup d'articles sur JupyterLab qui introduisaient un tel mécanisme, j'ai donc décidé de le poster.
2. Aperçu
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En utilisant le mécanisme appelé widget de matplotlib, il est possible de créer un Widget interactif en le plaçant dans Axes sans dépendre du backend GUI.
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Ce qui suit est un extrait de la documentation du widget.
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.
- Vous pouvez facilement créer un graphique comme celui-ci sur JupyterLab. (Ce graphique fonctionne sur le navigateur Jupyer Lab.)
3. Méthode spécifique
Alors, je vais vous expliquer comment créer un graphique comme celui ci-dessus. De plus, j'ai fait ce qui suit sur JupyterLab, mais comme je l'ai expliqué précédemment, matplotlib.widget ne dépend pas de l'interface graphique, donc le même résultat peut être obtenu non seulement sur le notebook Jupyter mais aussi sur Linux, Windows, Mac GUI. Je pense que ce sera. (Je ne l'ai pas essayé sous la main)
(1) Importez la bibliothèque requise
Tout d'abord, importez les bibliothèques requises. Vous devez également définir le backend sur widget.
%matplotlib widget
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
from matplotlib.widgets import Slider
import numpy as np
(2) Créer des données à afficher sous forme d'échantillon
Ici, à titre d'exemple, dessinons un graphique de $ 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) Créer une figure
Comme vous le savez, une figure est comme un campus où vous dessinez des graphiques avec matplotlib. C'est une image de mettre des haches sur la figure et de tracer dessus.
#Paramètres de la figure
fig = plt.figure(figsize=(5,5))
(4) Création d'axes
Ensuite, créez des axes sur la figure.
- Cette fois, nous allons créer un axe pour tracer le graphique 3D et deux axes pour afficher le curseur.
- Toute méthode est bonne, mais cette fois, j'ai essayé d'utiliser gridspec,
- En exécutant le code ci-dessous, vous pouvez diviser la figure en 20x20 et placer les axes pour le dessin graphique 3D sur les lignes 1-17 et les axes pour le curseur sur les lignes 18 et 19, respectivement, comme indiqué sur la figure. Je vais.
#Ajout d'un graphique 3D et d'axes pour le curseur dans la figure
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) Paramètres du curseur
Ensuite, créez un objet Slider. Dans le code ci-dessous
- Créez des objets Sider appelés slider_z et slider_xy, et dessinez-les respectivement sur ax_slider_z et ax_slider_xy créés ci-dessus.
- Le curseur a une plage de mouvement de -180 à 180
- Définissez z0 (= 0) comme valeur initiale du curseur
- Définissez delta (= 10) comme largeur de mouvement du curseur
Je fais.
#Paramètres du curseur
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) Après avoir défini la valeur initiale de l'angle de vue du graphique 3D, affichez le graphique 3D.
Ensuite, définissez les valeurs initiales des angles visibles autour de l'axe z et autour du plan xy du graphique 3D. En modifiant cette valeur, vous pouvez déplacer l'angle de vue du graphique 3D.
#Définir la valeur initiale de la direction de visualisation du graphique 3D
ax1.view_init(elev=z0, azim=xy0)
#Afficher le graphique 3D
ax1.plot_surface(X, Y, Z)
(7) Créer une fonction de rappel qui est appelée lorsque le curseur est déplacé
Ensuite, créez une fonction de rappel qui sera appelée lorsque vous exécutez Slider. Ici, vous pouvez créer un graphique en mouvement en spécifiant l'angle de vue du graphique 3D et en redessinant le graphique.
#Fonction de rappel appelée lorsque le curseur est déplacé
def view_change(val):
sz = slider_z.val
sxy = slider_xy.val
ax1.view_init(elev=sxy, azim=sz)
fig.canvas.draw_idle()
(8) Paramètres de la fonction de rappel
Enfin, définissez l'objet Slider sur la fonction de rappel que vous venez de créer.
slider_z.on_changed(view_change)
slider_xy.on_changed(view_change)
plt.show()
Maintenant, vous pouvez facilement créer un graphique qui fonctionne sur JupyterLab! J'ai également mis l'essentiel dans ici, veuillez donc l'utiliser si vous le souhaitez. (Identique à celui expliqué ci-dessus ...)
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