Scipy와 Matplotlib 통합을 가진 엔지니어링 데이터의 3D 시각화

엔지니어링 데이터의 3D 시각화를 작성하면 복잡한 구조와 행동을 이해하는 데 도움이 됩니다. Matplotlib와 SciPy를 통합하면 고급 데이터 분석 및 시각화 기능을 제공합니다. 이 문서는 이 도구를 사용하여 3D 플로트를 생성하는 방법을 설명합니다.

환경 설정

시작하려면 이미 사용할 수없는 경우 필요한 라이브러리를 설치하십시오. SciPy 및 Matplotlib를 설치하기 위해 pip를 사용하십시오.

Command:

pip install scipy matplotlib, 중국

SciPy 기능 또는 다른 자료 소스를 사용하여 엔지니어링 데이터를 생성 또는로드하십시오. 예를 들어 표면 플로팅을위한 메쉬 그리드를 만듭니다.

예금:

np로 numpy 가져 오기

x = np.linspace(-5, 5, 100)

y = np.linspace(-5, 5, 100)

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

Z = np.sin (np.sqrt (X * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * 2))

Matplotlib의 3D 플로팅 기능을 사용하여 데이터를 시각화합니다. 3D 툴킷을 가져 와서 플로팅을 설정하십시오.

예금:

matplotlib.pyplot를 plt로 가져 오기

mpl toolkits.mplot3d 가져오기 Axes3D에서

피그 = plt.figure()

ax = fig.add subplot(111, projection='3d')

ax.plot surface(X, Y, Z, cmap='viridis')를 사용

팸플릿

색상지도를 조정하고 라벨을 추가하고 명확성을 향상시키기 위해보기를 사용자 정의합니다. 다양한 관점에서 와이어 프레임이나 윤곽 플로트와 같은 다른 플로팅 기능을 사용합니다.

사용자 정의의 예는 다음과 같습니다 :