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Hacker's Delightから次のようなプロットを作成したい:

ここに画像の説明を入力

Python でこれを達成するにはどのような方法がありますか? 対話的にグラフを簡単に調整できるソリューション (現在観測されている X/Y のスライスを変更する) が理想的です。

matplotlib にも mplot3d モジュールにも、この機能 AFAICT はありません。mayavi2 を見つけましたが、非常に不格好で (サイズを調整するオプションも見つかりません)、ipython から実行した場合にのみ正しく動作するようです。

別の方法として gnuplot を使用することもできますが、これだけのために別の言語の構文を学ばなければならないのは嫌です。

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TJDによって指摘された例は「不可解」であるように思われたので、ここに、物事を明確にするのに役立つかもしれないいくつかのコメントを含む修正バージョンがあります。

#! /usr/bin/env python
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
#
# Assuming you have "2D" dataset like the following that you need
# to plot.
#
data_2d = [ [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10],
            [6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15],
            [11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18 , 19, 20],
            [16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25],
            [21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30] ]
#
# Convert it into an numpy array.
#
data_array = np.array(data_2d)
#
# Create a figure for plotting the data as a 3D histogram.
#
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
#
# Create an X-Y mesh of the same dimension as the 2D data. You can
# think of this as the floor of the plot.
#
x_data, y_data = np.meshgrid( np.arange(data_array.shape[1]),
                              np.arange(data_array.shape[0]) )
#
# Flatten out the arrays so that they may be passed to "ax.bar3d".
# Basically, ax.bar3d expects three one-dimensional arrays:
# x_data, y_data, z_data. The following call boils down to picking
# one entry from each array and plotting a bar to from
# (x_data[i], y_data[i], 0) to (x_data[i], y_data[i], z_data[i]).
#
x_data = x_data.flatten()
y_data = y_data.flatten()
z_data = data_array.flatten()
ax.bar3d( x_data,
          y_data,
          np.zeros(len(z_data)),
          1, 1, z_data )
#
# Finally, display the plot.
#
plt.show()
于 2013-02-23T00:39:17.380 に答える