Da última vez em que conversamos aqui no LAB, eu fiz uma breve introdução descrevendo a Visualização de Dados em Python: Matplotlib, no qual demonstrei como criar gráficos em 2D de forma simples. Hoje vamos explorar a criação de gráficos 3D em Python utilizando três exemplos distintos.
Quer saber como? Segue lendo comigo até o final!
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Como criar gráficos 3D em Python?
Para criar os gráficos em 3D, indico um pacote de ferramentas do Matplotlib, o mplot3d e será utilizado a sua função axes3d. Também usaremos o PyPlot, que é um módulo do Matplotlib para criação de gráficos. Para deixar os gráficos mais amigáveis será utilizado o pacote cm, que disponibiliza um mapa com diversas cores.
Nos exemplos a seguir será utilizada a versão 3 do Python e a distribuição Anaconda, assim o ambiente será instalado de forma completa, pois ao utilizar esta distribuição já terá o Python e as bibliotecas necessárias instaladas.
1. Exemplo Básico Gráfico 3D Wireframe Plot
# Importando as bibliotecas necessárias from mpl_toolkits.mplot3d import axes3d import matplotlib.pyplot as plt # Criando a figura e projeção em 3D fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') # Utilizando dados de teste X, Y, Z = axes3d.get_test_data(0.10) # Criando um Plot básico ax.plot_wireframe(X, Y, Z, rstride=15, cstride=15) # Exibindo o gráfico criado plt.show()
2. Exemplo Gráfico Filled Contours
# Importando as bibliotecas necessárias from mpl_toolkits.mplot3d import axes3d import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib import cm # Criando a figura e projeção em 3D fig = plt.figure() ax = fig.gca(projection='3d') # Utilizando dados de teste X, Y, Z = axes3d.get_test_data(0.15) # Criando o gráfico cset = ax.contourf(X, Y, Z, cmap=cm.coolwarm) # Exibindo o gráfico criado plt.show()
3. Exemplo Gráfico Plotting Contour (Utilizando extend3d)
1. Exemplo Básico Gráfico 3D Wireframe Plot 2. Exemplo Gráfico Filled Contours # Importando as bibliotecas necessárias from mpl_toolkits.mplot3d import axes3d import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib import cm # Criando a figura e projeção em 3D fig = plt.figure() ax = fig.gca(projection='3d') # Utilizando dados de teste X, Y, Z = axes3d.get_test_data(0.05) # Criando o gráfico com extend3d cset = ax.contour(X, Y, Z, extend3d=True, cmap=cm.seismic) # Exibindo o gráfico criado plt.show()
Dicas para utilização de gráficos 3D em Python
Antes de iniciar a criação dos gráficos, sempre deve ser levado em consideração os tipos de dados a serem exibidos e para que serão utilizados.
Em alguns casos o gráfico em 3D pode dificultar o entendimento e leitura das informações, pois requer um pouco mais de atenção na análise e conhecimento dos dados apresentados.
Nestes casos é necessário analisar a melhor forma de criar as apresentações, pois como visto nos exemplos do post anterior e neste post, podem ser criados de diversas formas e para diversos fins.
Encontre estes e outros exemplos na documentação oficial do pacote mpot3d.
Por hoje era isso, pessoal. Caso tenha surgido alguma dúvida, deixe comentários que teremos maior prazer em responder.
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