[PYTHON] python으로 3차원 그림 그리기

0. 목표

 - python으로 3차원 그림 그리기

1. 데이터 준비

 1) library 호출

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import cm

 2) 데이터 생성

  - x, y : 0 ~ 100 을 101 등분

x = np.linspace(0, 100, 101)
y = np.linspace(0, 100, 101)

 3) meshgrid 형태 제작

X, Y = np.meshgrid(x, y)

 4) X, Y 확인

print(X)
print(Y)

  - 결과

[[  0.   1.   2. ...  98.  99. 100.]
 [  0.   1.   2. ...  98.  99. 100.]
 [  0.   1.   2. ...  98.  99. 100.]
 ...
 [  0.   1.   2. ...  98.  99. 100.]
 [  0.   1.   2. ...  98.  99. 100.]
 [  0.   1.   2. ...  98.  99. 100.]]
 
 [[  0.   0.   0. ...   0.   0.   0.]
 [  1.   1.   1. ...   1.   1.   1.]
 [  2.   2.   2. ...   2.   2.   2.]
 ...
 [ 98.  98.  98. ...  98.  98.  98.]
 [ 99.  99.  99. ...  99.  99.  99.]
 [100. 100. 100. ... 100. 100. 100.]]

 5) X, Y 시각화

  - X와 Y로 이루어진 격자 확인

fig = plt.figure()
fig.set_size_inches(15, 15)
plt.scatter(X, Y)

 6) Z 방정식 생성

  - z = x + y

  - z의 크기는 해당 격자의 x 좌표와 y 좌표의 합 => 최소 0 ~ 최대 200

def Z_fun(x, y):
    result = x + y
    return result

 7) Z 생성

Z = Z_fun(X, Y)

 - Z

array([[  0.,   1.,   2., ...,  98.,  99., 100.],
       [  1.,   2.,   3., ...,  99., 100., 101.],
       [  2.,   3.,   4., ..., 100., 101., 102.],
       ...,
       [ 98.,  99., 100., ..., 196., 197., 198.],
       [ 99., 100., 101., ..., 197., 198., 199.],
       [100., 101., 102., ..., 198., 199., 200.]])

2. 3D 시각화

 1) contour를 통한 등고선 그림

fig = plt.figure()
fig.set_size_inches(15, 15)
ax = plt.axes(projection='3d')
surf = ax.contour3D(X, Y, Z, 50, cmap=cm.coolwarm)
fig.colorbar(surf, shrink=0.5, aspect=5)
ax.set_xlabel('x')
ax.set_ylabel('y')
ax.set_zlabel('z')
ax.set_title('3D contour')
plt.show()

 2) plot_surface를 통한 그림

fig, ax = plt.subplots(subplot_kw={"projection": "3d"})
fig.set_size_inches(15, 15)
surf = ax.plot_surface(X, Y, Z, cmap=cm.coolwarm,
                       linewidth=0, antialiased=False)
fig.colorbar(surf, shrink=0.5, aspect=5)
ax.set_xlabel('x')
ax.set_ylabel('y')
ax.set_zlabel('z')
ax.set_title('3D contour')
plt.show()

 3) angle 변경

  - view_init 추가

fig, ax = plt.subplots(subplot_kw={"projection": "3d"})
fig.set_size_inches(15, 15)
surf = ax.plot_surface(X, Y, Z, cmap=cm.coolwarm,
                       linewidth=0, antialiased=False)
fig.colorbar(surf, shrink=0.5, aspect=5)
ax.set_xlabel('x')
ax.set_ylabel('y')
ax.set_zlabel('z')
ax.set_title('3D contour')
ax.view_init(90, 90)
plt.show()

3. 참고

 - Choosing Colormaps in Matplotlib

 - Matplotlib - 3D Contour Plot

 - 3D surface (color map)

 - Rotating a 3D plot