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Gráficos 3D em Python: veja três exemplos de visualizações

Publicado em 29/06/2018

Atualizado em 27/10/2023
gráficos 3d em python
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. E se você busca conhecimento gratuito, uma excelente opção é o Conexão KingHost: uma plataforma repleta de conteúdos relevantes. São diversas aulas em formato de vídeo com foco em empreendedorismo, gestão, marketing digital, design e presença digital. Confira! Não perca a oportunidade, são conteúdos gratuitos que irão ajudar o seu negócio a evoluir no digital! Clique no banner abaixo e saiba mais!

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Stefani

Stefani Lima

Formada em Análise e Desenvolvimento de Sistemas pela Faculdade de Tecnologia SENAI Porto Alegre.

Stefani

Stefani Lima

Formada em Análise e Desenvolvimento de Sistemas pela Faculdade de Tecnologia SENAI Porto Alegre.

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