[데이터 시각화] 시각화 실습 - Colormap&3D Plots

2022.03.01 - [데이터 분석/Data Visualizaton] - [데이터 시각화] 1. MATPLOTLIB(2)

[데이터 시각화] 1. MATPLOTLIB(2)

3D Plot에 대해 앞선 포스팅에서 적어보았는데요!

이를 활용한 실습 문제를 풀어보려고 합니다!

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문제

 

Plot the following functions using Colormap and 3D Plots

 

 

풀이

 

1. 패키지 임포트

import numpy as np

 

 

2. 수식 입력

# x, y 범위 정의
X = Y = np.linspace(-10,10,150)
x,y = np.meshgrid(X,Y)

# 수식 입력
z1 = x**2 - y**2
z2 = np.sin(x**2+y**2)
z3 = 1 - abs(x + y) - abs(y - x)
z4 = 0.75/(np.exp((5*x*5*y)**2))

 

 

3. Color Map 그리기

# 2x2 subplot, 가로14, 세로12
fig,axes = plt.subplots(2,2,figsize=(14,12))

# z1그래프 추가 : [0,0]에 z1을 그림
im1 = axes[0, 0].imshow(z1)
# 옆에 colorbar를 im1
fig.colorbar(im1, ax=axes[0, 0])

# z2그래프 추가
im2 = axes[0, 1].imshow(z2)
fig.colorbar(im2, ax=axes[0, 1])

# z3그래프 추가
im3 = axes[1, 0].imshow(z3)
fig.colorbar(im3, ax=axes[1, 0])

# z4그래프 추가
im4 = axes[1, 1].imshow(z4)
fig.colorbar(im4, ax=axes[1, 1])

plt.show()

 

 

4. 3D plot 그리기

# z1에 대한 3D Plots
fig1=plt.figure()
ax1=plt.axes(projection='3d')
ax1.contour3D(x,y,z1,100)

# z2에 대한 3D Plots
fig2 = plt.figure()
ax2 = plt.axes(projection='3d')
ax2.contour3D(x,y,z2)

# z3에 대한 3D Plots
fig3 = plt.figure()
ax3 = plt.axes(projection='3d')
ax3.contour3D(x,y,z3,50)

# z4에 대한 3D Plots
fig4 = plt.figure()
ax4 = plt.axes(projection='3d')
ax4.contour3D(x,y,z4,50)