[matplotlib 3D] 22. tricontourによる非構造化三次元データの等高線による可視化

はじめに

この記事では、構造化されていない三次元データを扱うmatplotlibの「tricontour」機能について解説します。非規則的に配置されたデータポイントから等高線を作成する方法や、具体的な実装例を紹介します。データの可視化において、格子状に整列していないデータを効果的に表現するための手法を学びましょう。

tricontourの基本原理

三次元データの可視化において、データポイントが規則的な格子状に配置されていない場合、「非構造化データ」または「不規則データ」と呼ばれます。このようなデータを効果的に視覚化するために、matplotlibでは「tricontour」機能が提供されています。

tricontourは、不規則に配置された(x, y, z)の三次元データポイントから等高線を生成します。内部では、以下のステップで処理が行われます：

• データポイントの(x, y)座標を用いて三角形分割（Triangulation）を実行
• 三角形分割された面上でz値を補間
• 指定された等高線レベルに従って等高線を描画

コード

解説

モジュールのインポート

バージョン

データの生成

np.random.uniform(-2, 2, npts)により-2以上,2未満のデータをnpts(200)個生成します。

3D Tricontourグラフの作成

ax.tricontour(x, y, z)関数を使用することで、不規則に配置されたデータを近似し等高線を表示できます。また、ax.plot(x, y, z, ‘ko’, ms=3)を使用することで、データポイントを黒い小さな丸で視覚的に示すことができます。

回転アニメーション

tricontourではなくcontourで非構造データの等高線を表示する方法

等間隔なグリッドを作成し、そのグリッド上でzデータポイントを補間することで構造化されたデータを生成しています。補間には LinearTriInterpolator を使用しました。これは三角形グリッドに基づいて線形補間を行う手法です。この方法により、tricontour と同様のグラフ表示が得られています。

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まとめ

matplotlibのtricontour機能は、不規則に配置された三次元データを等高線として視覚化するための強力なツールです。地形データ、気象データ、実験結果など様々な分野での応用が可能で、データ分析において重要な洞察を得るのに役立ちます。本記事で紹介した手法を活用して、非構造化データの可視化スキルを向上させましょう。

参考

• Matplotlib公式ドキュメント: tricontourデモ
• Matplotlib API: tricontour
• Matplotlib Triangulation API