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Matplotlib 한번에 끝내기 – 데이터 과학 시각화 라이브러리

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[Matplotlib] plt로 파이썬 3D (3차원) 그래프 그리는 방법

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[Matplotlib] plt로 파이썬 3D (3차원) 그래프 그리는 방법

파이썬 3D (3차원) plot 모듈 – Axes3D

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19. Matplotlib 3차원 산점도 그리기 – Matplotlib Tutorial – 파이썬으로 데이터 시각화하기

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파이썬의 3D(3차원) 그래프 그리기를 이용하여 우리은하의 구상성단 분포 그리기

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파이썬의 3D(3차원) 그래프 그리기를 이용하여 우리은하의 구상성단 분포 그리기

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Python 파이썬 numpy, matplotlib 모듈로 3D 그래프를 그려보자

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[Anaconda] Python으로 3차원 그래프 그리기 : 네이버 블로그

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Matplotlib 3차원 Surface 표현하기 – Codetorial

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1) 기본 사용¶

2) 축 눈금 지정하기¶

3) 컬러맵 컬러바 사용하기¶

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[matplotlib] 3D plot

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• Most searched keywords: Whether you are looking for [matplotlib] 3D plot 더 좋은 모듈이 있지만 파이썬의 기본 모듈로 그릴 수 있는 것도 좋을 것 같아서 공유의 의미로 포스팅을 할까 합니다. 3차원 그래프를 그리는 것이니 … matplotlib를 이용해 3D 그래프를 그려보겠습니다. 분야에 따라서 많이 쓰이는 곳도 있고 아닌 곳도 있지만 여러모로 유용하게 쓸 수 있는 툴입니다. 더 좋은 모듈이 있지만 파이썬의 기본 모듈로 그릴 수 있는..데이터분석, 코딩, 수학을 융합하는 몸짓
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[Matplotlib] plt로 파이썬 3D (3차원) 그래프 그리는 방법

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파이썬 matplotlib으로 그래프를 그리다보면,

가끔 3차원의 플롯이나 산점도 등을 그리고 싶을 때가 있을 것입니다.

이번 포스팅에서는 파이썬으로 3D 그래프를 그리는 아주 간단한 방법에 대해서 살펴보도록 하겠습니다.

파이썬 3D (3차원) plot 모듈 – Axes3D

파이썬에서 3차원의 그래프를 그리기 위해서는 Axes3D 모듈을 임포트 해주면 됩니다. 다음과 같이 해볼까요?

import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

다만 plt.plot 처럼 단순히 그리는 방법으로는 3D plot이 제대로 그려지지 않고요,

다음처럼 subplot에서 projection을 3d로 선언해주는 방식으로 그릴 수 있습니다.

fig = plt.figure(figsize=(9, 6)) ax = fig.add_subplot(111, projection=’3d’)

이제 이 3D 공간에서 plt를 이용하여 간단히 plot, scatter, 평면을 차례대로 그려보도록 하겠습니다.

파이썬 plt로 3D plot 그리기

나선 모양의 그래프를 예시로 그려보도록 하겠습니다.

다만, x좌표, y좌표, z좌표를 따로따로 지정해주어야한다는 점에 주의해주세요!

import numpy as np x = np.arange(0, 10, 0.1) y = np.sin(x) z = np.cos(x) ax.plot(x, y, z)

물론, plot 함수 내에서 마커 모양, 선의 색, 굵기 등 다양한 옵션을 지정할 수 있습니다.

파이썬 plt로 3D scatter 그리기

이번에는 위에서 그린 그래프를 대상으로 산점도를 그려보도록 하겠습니다.

다음처럼 ax.plot을 ax.scatter로만 바꿔주면 간단히 해결됩니다.

ax.scatter(x, y, z, color = ‘r’, alpha = 0.5)

물론 2개이상의 그래프를 동시에 그리는 것도 가능합니다. 다음과 같이 해볼까요?

ax.scatter(x, y, z, color = ‘r’, alpha = 0.5) ax.scatter(x, z, y, color = ‘g’, alpha = 0.5) # y와 z축 swap

파이썬 plt로 3D 평면 그리기

마지막으로 3차원 평면을 파이썬 matplotlib으로 그리는 예시를 보여드리도록 하겠습니다.

평면은 ax.plot_surface라는 평면을 그리는 함수를 이용하면 됩니다.

그리고 z에 선언하는 변수는 2차원의 형태로 나타내져야 합니다.

x, y로 선언한 좌표를 np.meshgrid를 이용하여 격자 생성 후, 간단한 평면을 그려보도록 하겠습니다.

x = np.arange(0, 10, 0.1) y = np.sin(x) x_m, y_m = np.meshgrid(x, y) z = x_m + 5 * y_m ax.plot_surface(x, y, z, cmap=”brg_r”)

여기까지 파이썬 matplotlib에서 3D 그래프의 여러 종류를 그려보는 간단한 예제를 살펴보았습니다.

이 외에 제목을 달거나 축을 조절하는 등 ax 함수에서 제공하는 거의 모든 기능을 그대로 이용가능하지만, 여기서는 따로 다루지는 않도록 하겠습니다.

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19. Matplotlib 3차원 산점도 그리기

matplotlib.pyplot 모듈의 scatter() 함수를 이용해서 3차원 산점도 (3D Scatter plot)를 그리는 방법을 소개합니다.

Keyword: scatter(), 3D scatter plot, 3차원 산점도

기본 사용

예제

from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np n = 100 xmin, xmax, ymin, ymax, zmin, zmax = 0, 20, 0, 20, 0, 50 cmin, cmax = 0, 2 xs = np.array([(xmax – xmin) * np.random.random_sample() + xmin for i in range(n)]) ys = np.array([(ymax – ymin) * np.random.random_sample() + ymin for i in range(n)]) zs = np.array([(zmax – zmin) * np.random.random_sample() + zmin for i in range(n)]) color = np.array([(cmax – cmin) * np.random.random_sample() + cmin for i in range(n)]) fig = plt.figure(figsize=(6, 6)) ax = fig.add_subplot(111, projection=’3d’) ax.scatter(xs, ys, zs, c=color, marker=’o’, s=15, cmap=’Greens’) plt.show()

이 예제는 임의로 생성된 100개의 x, y, z 값 데이터를 3차원 산점도로 나타냅니다.

설명

from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np

3차원 그래프를 그리기 위해서 from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D를 추가해줍니다.

n = 100 xmin, xmax, ymin, ymax, zmin, zmax = 0, 20, 0, 20, 0, 50 cmin, cmax = 0, 2

xs, ys는 0에서 20 사이, zs는 0에서 50 사이의 값을 갖도록 범위를 정해줍니다.

color는 0에서 2 사이의 값을 갖는 실수이고, 이 값을 통해 각각 다른 색을 표현합니다.

xs = np.array([(xmax – xmin) * np.random.random_sample() + xmin for i in range(n)]) ys = np.array([(ymax – ymin) * np.random.random_sample() + ymin for i in range(n)]) zs = np.array([(zmax – zmin) * np.random.random_sample() + zmin for i in range(n)]) color = np.array([(cmax – cmin) * np.random.random_sample() + cmin for i in range(n)])

np.random.random_sample()를 통해 각 범위 안에서 임의의 실수를 생성합니다.

이 부분은 아래와 같이 np.random.rand()를 이용해서 동일하게 만들 수 있습니다.

xs = (xmax – xmin) * np.random.rand(n) + xmin ys = (xmax – xmin) * np.random.rand(n) + ymin zs = (xmax – xmin) * np.random.rand(n) + zmin color = (xmax – xmin) * np.random.rand(n) + cmin

fig = plt.figure(figsize=(6, 6)) ax = fig.add_subplot(111, projection=’3d’) ax.scatter(xs, ys, zs, c=color, marker=’o’, s=15, cmap=’Greens’)

3D axes를 만들기 위해 add_subplot()에 projection=’3d’를 입력해줍니다.

scatter() 함수에 x, y, z 위치를 어레이의 형태로 입력해줍니다.

c=color는 color 어레이의 값들이 색으로 표현되도록 합니다.

마커 (marker)의 형태를 원형 (circle)으로 정해줍니다.

마커의 종류에 대해서는 마커 지정하기 페이지에서 확인하세요.

cmap=’Greens’를 통해 colormap을 녹색 계열로 설정합니다.

결과는 아래와 같습니다.

Matplotlib 3차원 산점도 그리기 – 기본 사용

파이썬의 3D(3차원) 그래프 그리기를 이용하여 우리은하의 구상성단 분포 그리기

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일반적으로 2차원 그래프에 점을 찍는 형태가 많이들 사용하는 그래프입니다.

하지만 때때로 3개의 축에 그래프를 표현할 필요가 있는 경우도 있습니다.

위 그림처럼 x,y,z 3개의 축이 필요한 경우인데요, 이번에 알아볼 것이 우리은하에 분포하는 구상성단의 분포를 3차원(3D) 그래프로 그리는 방법입니다. 우리 은하에 있는 구상성단의 분포를 2개 축에서만 그리면 그 분포를 한눈에 알아보기 어렵습니다. 아래 그림을 보면 알 수 있습니다. 공간상 분포는 x, y, z 3개 축이 필요한데, 이걸 2개씩 쪼개어 표현하면 아래 그래프처럼 알아보기가 굉장히 어렵겠죠. 이럴 때 3차원으로 3개 축인 그래프가 필요할 것 입니다. 참고로 아래 그래프에서 빨간 점은 태양이고 파란 점이 모두 구상성단입니다.

<우리은하에 있는 구상성단의 분포. 2차원 그래프에 표현하였다>

1. 데이터 다운받기

구상성단의 위치를 찍으려면 구상성단의 좌표가 필요합니다. 본 데이터는, 비상 지구과학 교과서에 있는 데이터와 인터넷을 뒤져 찾아낸 데이터를 합쳐서 엑셀에다 입력하고 csv로 변환한 것입니다. 총 60개의 구상성단 데이터가 포함되어 있습니다. 바이러스 같은건 심을줄도 모르고, 심을 생각도 없습니다. 안심하시고 다운받으셔도 되요.ㅎㅎㅎ

globular2.csv 0.00MB

교과서에서 어떤 데이터를 출처로 만들었는지 모르지만, 교과서에서 사용한 원본데이터의 출처를 찾아내면 나중에 구상성단 150개 전체 데이터로도 한번 만들어 볼 생각입니다.

2. 코드 구현하기

3차원 그래프를 그릴 명령어만 알면 코드 자체는 전혀 어렵지 않습니다.

1) 초록색과 빨간색은 필수 라이브러리 코드입니다.

그런데 여기서 빨간색 코드는 matplotlib의 버전이 3.2 이상이면 궂이 치지 않아도 됩니다. 쓰이지 않고 있는데, matplotlib의 버전이 3.2 이상이면 안써도 되고, 그 이하이면 써야 합니다.

import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D import pandas as pd

2) 다음은 데이터를 불러오는 코드입니다.

판다스를 이용했구요, 공간상 분포이니 3개 축의 데이터가 필요합니다.

data=pd.read_csv(‘C:\\111\\globular.csv’) x=data[‘x’] y=data[‘y’] z=data[‘z’]

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3) 그래프를 그리는 코드입니다. 중요한 코드에 빨간색 표시를 하겠습니다.

fig = plt.figure(figsize=(5, 5)) ax = fig.gca(projection=’3d’) ## projection=’3d’라고 지정함으로써 3D 그래프를 그리게 됩니다. ax.view_init(10,60) ## 그래프가 보이는 각도를 지정해주는 것입니다. ##숫자를 이리저리 바꿔보면 쉽게 알 수 있습니다. ax.scatter(x,y,z, marker=’o’, s=15, c=’darkgreen’) ## 3차원 그래프에 점으로 표현하라는 의미입니다. marker는 점의 모양, s는 점의 사이즈, c는 점의 색입니다. ax.scatter(0,0,0, marker=’o’, s=35, c=’red’) ##태양의위치입니다. plt.savefig(‘C:\\111\\3dcluster.png’, bbox_inches=’tight’, pad_inches=0.1, dpi=300) ## 그래프를 저장 plt.show()

이렇게 코드를 입력하면, 짠 하고 이런 그래프가 나옵니다.

ax.view_init(10,60)에 있는 숫자를 이리저리 바꾸면 아래 그림처럼 다양한 각도로 그래프를 나타낼 수 있습니다.

4) 대화형 3D 그래프를 그릴 수 있습니다.

대화형으로 표현하면 아래 영상처럼 마우스로 그래프를 자유자재로 움직이며, 확대 축소도 가능합니다. 대화형으로 표현하기 위해서는 코드 맨 앞줄에 아래 명령어를 추가로 집어넣으면 됩니다.

%matplotlib notebook

그럼 아래 영상처럼 자유자재로 보이는 화면을 바꿀 수 있습니다.

3. 무엇을 알 수 있을까

데이터가 부족하여 단정하기는 어려운 내용이긴 하지만, 태양이 우리 은하의 중심에 있지 않다는 것을 확인할 수 있습니다. 만약 태양이 우리은하 중심에 있다면, 구상성단도 우리은하를 중심으로 분포할테니까요. 하지만 그래프를 보면 알 수 있듯이, 태양은 구상성단의 분포를 기준으로 약간 변두리에 위치해 있습니다. (그래프에서 빨간색 점이 태양의 위치입니다.)

또한 구상성단의 위치를 보면 알 수 있듯, 구상성단이 단순히 원반에만 있지 않고 매우 떨어진 곳에도 일부 분포합니다. 실제로 우리은하에 분포하는 구상성단은 은하 헤일로에도 상당수 존재하는 것으로 알려져 있습니다.

<우리은하 주변 구상성단의 분포(출처 : https://www.britannica.com/science/globular-cluster)>

위 그림을 보면 은하 원반 주변에 다수가 분포하지만 헤일로에도 적지않은 수가 분포해 있는것을 알 수 있습니다.

현재까지 우리은하에서만 150여개 정도의 구상성단이 발견되었다고 합니다. 그런데 아직 발견되지 않은것이 10~20여개 정도 더 있을 것으로 추정한다고 하네요. 어찌되었든 구상성단은 아직도 많이 알려진 것이 없다고 합니다.

다음 포스팅에서는 더 재미있는 내용으로 글을 써 보도록 하겠습니다.

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