Matplotlib สามารถใช้สร้างพล็อตกระจายสามมิติโดยใช้ Python ได้อย่างไร

Matplotlib เป็นแพ็คเกจ Python ยอดนิยมที่ใช้สำหรับการแสดงข้อมูลเป็นภาพ การแสดงข้อมูลเป็นขั้นตอนสำคัญ เนื่องจากช่วยให้เข้าใจสิ่งที่เกิดขึ้นในข้อมูลโดยไม่ต้องดูตัวเลขจริงๆ และทำการคำนวณที่ซับซ้อน ช่วยในการสื่อสารข้อมูลเชิงลึกเชิงปริมาณไปยังผู้ชมอย่างมีประสิทธิภาพ

Matplotlib ใช้สร้างแปลง 2 มิติด้วยข้อมูล มันมาพร้อมกับ API เชิงวัตถุที่ช่วยในการฝังพล็อตในแอปพลิเคชัน Python Matplotlib สามารถใช้ได้กับเปลือก IPython, โน้ตบุ๊ก Jupyter, Spyder IDE และอื่นๆ

มันเขียนด้วยภาษาไพทอน มันถูกสร้างขึ้นโดยใช้ Numpy ซึ่งเป็นแพ็คเกจ Numerical Python ใน Python

Python สามารถติดตั้งบน Windows ได้โดยใช้คำสั่งด้านล่าง -

pip install matplotlib

การพึ่งพา Matplotlib คือ −

Python ( greater than or equal to version 3.4)
NumPy
Setuptools
Pyparsing
Libpng
Pytz
Free type
Six
Cycler
Dateutil

แผนภาพสามมิติถูกสร้างขึ้นเพื่อดูแกน x−, y- และ z− ของจุดข้อมูล นอกจากนี้ยังใช้เพื่อทำความเข้าใจวิธีการทำงานของฟังก์ชัน gradient Descent และค้นหาค่าที่เหมาะสมที่สุดสำหรับสัมประสิทธิ์สำหรับอัลกอริทึมได้

ให้เราเข้าใจว่า Matplotlib สามารถใช้เพื่อสร้างพล็อตกระจายสามมิติได้อย่างไร -

ตัวอย่าง

from mpl_toolkits import mplot3d
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
fig = plt.figure()
ax = plt.axes(projection='3d')
z = np.linspace(0, 1, 100)
x = z * np.sin(20 * z)
y = z * np.cos(20 * z)
ax.scatter(x, y, z, 'blue')
ax.set_ylabel("Y−axis")
ax.set_xlabel("X−axis")
ax.set_zlabel("Z−axis")

ax.set_title('A sample 3D scatter plot')
plt.show()

ผลลัพธ์

คำอธิบาย

• แพ็คเกจที่จำเป็นจะถูกนำเข้าและกำหนดนามแฝงเพื่อให้ใช้งานง่าย

• ตัวเลขที่ว่างเปล่าถูกสร้างขึ้นโดยใช้ฟังก์ชัน 'figure'

• ฟังก์ชัน "แกน" ใช้สร้างแกนเพื่อลงจุดกราฟ

• ค่าข้อมูลถูกสร้างขึ้นโดยใช้ไลบรารี NumPy

• ข้อมูลถูกวางแผนโดยใช้ฟังก์ชัน 'plot'

• 'กระจาย' ใช้เพื่อระบุว่าพล็อตสามมิติกำลังถูกมองเห็นด้วยข้อมูลที่สร้างขึ้น

• ฟังก์ชัน set_xlabel, set_ylabel, 'z_label' และ set_title ใช้เพื่อจัดเตรียมป้ายกำกับสำหรับแกน 'X' แกน 'Y' แกน Z และชื่อ

• จะแสดงบนคอนโซลโดยใช้ฟังก์ชัน "แสดง"