はじめに
データ分析や科学的な視覚化において、同じデータを異なる視点から見ることは非常に重要です。matplotlibを使用すると、2Dグラフと3Dグラフを同時に表示することで、データの多角的な理解が可能になります。
コード
解説
モジュールのインポート
figの作成
figaspect(0.4)はアスペクト比（height / width）を0.4に設定するもので、これにより横長の図が作成されます。一方、figaspect(2)を使用すると縦長の図になります。
suptitleはグラフ全体に対するタイトルを設定します。各サブプロットに個別にタイトルを付けたい場合は、ax.set_title(‘###’)を使用します。
2Dグラフの設定
add_subplot(1, 2, 1)は1行2列の1番目のグラフを意味し、左側の図に配置されます。
‘go’は緑色の丸、’g–‘は緑色の点線を表します。 ax.grid(True)を使用すると図にグリッド線が表示されます。 ax.set_ylabel()でy軸のラベルを設定できます。
3Dグラフの設定
add_subplot(1, 2, 2)は1行2列の2番目を指し、下の図に該当します。ax.grid(False)を使用するとグリッド線が非表示になります。
rcount、ccountはそれぞれy軸、x軸方向のデータ数を表し、これらの値を大きくするとより詳細なプロットが得られます。
ax.set_zlimを使用するとz軸の表示範囲を設定できます。
コードをダウンロード(.pyファイル) コードをダウンロード(.ipynbファイル)まとめ
matplotlibを使用して2Dと3Dのグラフを同時に表示することで、データの異なる側面を効果的に可視化できます。サブプロットの柔軟な配置とカスタマイズオプションにより、視覚的に魅力的で情報量の多いデータ表現が可能になります。
このテクニックは、科学的な研究、データ分析、機械学習の結果表示など、多くの分野で役立つでしょう。
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