[matplotlib 3D] 25. matplotlib 3Dによる非構造化データの可視化：plot_trisurfの基本と応用

はじめに
コード
解説
回転アニメーション
実践的な応用分野
パフォーマンス最適化のヒント
まとめ
参考

はじめに

plot_trisurfは、matplotlibのmplot3dモジュールに含まれる関数で、非構造化データ（規則的なグリッド上にないデータ点）を3D表面プロットとして可視化するための強力なツールです。ここではplot_trisurfについて説明します。

コード

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解説

モジュールのインポート

figの作成

height / width = 0.5 は、高さが幅の半分であることを意味するので、幅が高さの2倍のグラフが作成されます。

左のグラフ　メビウスの輪

メビウスの輪のデータを媒介変数で生成します。

Triangulationを使用することで、データのドロネー三角形分割から三角形情報を取得できます。

plot_trisurfに対してtriangles=tri.trianglesと指定することで、これらの三角形で構成された滑らかなサーフェスプロットを作成できます。

右のグラフ

以下の記事でtricontourを使って表示したものを、trisurfで表示すると次のような結果になります。

[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

matplotlibの「tricontour」機能を使用して、非構造化された三次元データから等高線を作成する方法を解説します。不規則に配置されたデータポイントの視覚化テクニックや実装例を紹介し、効果的なデータ表現方法を提供します。

回転アニメーション

作製した図を回転させると以下のようになります。

回転アニメーションは以下の記事を参考にして作成しました。

[matplotlib 3D] 14. 3Dグラフの回転アニメーション

matplotlib mplot3d のグラフの回転アニメーション

実践的な応用分野

plot_trisurfは以下のような分野で特に有用です：

地形データの可視化（標高、地質調査など）
気象データの表示（気圧、温度分布など）
科学計算結果の可視化（有限要素解析、流体力学など）
非規則的なセンサーネットワークからのデータマッピング

パフォーマンス最適化のヒント

大量のデータ点を扱う場合は、以下の最適化を検討しましょう：

データのサブサンプリング（間引き）を行う
trianglesパラメータを明示的に指定する
scipy.spatial.Delaunayを事前に計算して渡す
簡易表示のため、初期段階ではedgecolor=’none’を設定する

まとめ

plot_trisurfは非構造化データを美しく可視化するための強力なツールです。Delaunay三角形分割を利用した自動メッシュ生成により、不規則な点群からも滑らかな表面を作成でき、科学計算や地理データの可視化に最適です。カラーマップやスタイルのカスタマイズも容易で、多様な分野での応用が可能です。