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!

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. Para mais novidades, fiquem ligados no LAB, o Blog da KingHost.