Gráficos en tercera dimensión (3D) con Python y Matplotlib - Ejemplos Prácticoss

introducción

Hola amigos de Internet. Les doy la bienvenida a Mi Diario Python, el mejor lugar para Aprender Python.

En este articulo, veremos los métodos de matplotlib que nos permiten graficar y visualizar datos en tercera dimensión.

¿Como es un gráfico 3D? Es algo así:

Por supuesto, es necesario disponer de la libreria matplotlib, la cual podemos instalar desde nuestra consola:

pip install matplotlib

Y también utilizaremos numpy:

pip install numpy

Se recomienda tener un conocimiento previo del manejo de esta libreria.

Te recomiendo ver nuestro articulo sobre matplotlib: 

Visualización de Datos con Python y Matplotlib

Gráficos 3D con Matplotlib

Muy bien, sabemos matplotlib es la mejor herramienta para la visualización de datos.

Con la visualización de datos en tercera dimensión, podremos ver de manera más detallada y de manera más interactiva los datos. Por supuesto, no solo nos interesa el aspecto, si no la utilidad. En algún momento tendremos que graficar datos en 3D.

Con Matplotlib, grafica datos en 3D, es muy fácil. Que mejor que un ejemplo?

from mpl_toolkits.mplot3d import axes3d
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import style

# Creamos la figura
fig = plt.figure()

# Agrrgamos un plano 3D
ax1 = fig.add_subplot(111,projection='3d')

# Mostramos el gráfico
plt.show()

Y de esta manera, tenemos un plano tridimensional.

¿Que hace falta? Por supuesto, los datos. Para ello, utilizaremos la libreria numpy y el metodo plot_wireframe:

# Modulos con los que trabajaremos
from mpl_toolkits.mplot3d import axes3d
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# Creamos la figura
fig = plt.figure()

# Agrrgamos un plano 3D
ax1 = fig.add_subplot(111,projection='3d')

# Datos en array bi-dimensional
x = np.array([[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]])
y = np.array([[5,6,7,8,2,5,6,3,7,2]])
z = np.array([[1,2,6,3,2,7,3,3,7,2]])

# plot_wireframe nos permite agregar los datos x, y, z. Por ello 3D
# Es necesario que los datos esten contenidos en un array bi-dimensional
ax1.plot_wireframe(x, y, z)

# Mostramos el gráfico
plt.show()

Y aquí tenemos nuestro resultado. Muy bonito ¿No?

Scatter en Tercera Dimensión

Podemos graficar scatter utilizando la misma tecnica anterior. En este caso, no sera necesario utilizar el método plot_wireframe. Veamos un ejemplo:

# Scatter

# importamos las librerias necesarias
from mpl_toolkits.mplot3d import axes3d
import matplotlib.pyplot as plt

# Creamos la figura
fig = plt.figure()
# Creamos el plano 3D
ax1 = fig.add_subplot(111, projection='3d')

# Definimos los datos de prueba
x = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]
y = [5,6,7,8,2,5,6,3,7,2]
z = [1,2,6,3,2,7,3,3,7,2]

# Datos adicionales
x2 = [-1,-2,-3,-4,-5,-6,-7,-8,-9,-10]
y2 = [-5,-6,-7,-8,-2,-5,-6,-3,-7,-2]
z2 = [1,2,6,3,2,7,3,3,7,2]

# Agregamos los puntos en el plano 3D
ax1.scatter(x, y, z, c='g', marker='o')
ax1.scatter(x2, y2, z2, c ='r', marker='o')

# Mostramos el gráfico
plt.show()

# Importamos los modulos necesarios
from mpl_toolkits.mplot3d import axes3d
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
 
fig = plt.figure()
ax1 = fig.add_subplot(111, projection='3d')

# Definimos los datos
x3 = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]
y3 = [5,6,7,8,2,5,6,3,7,2]
z3 = np.zeros(10)

dx = np.ones(10)
dy = np.ones(10)
dz = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]

# utilizamos el método bar3d para graficar las barras
ax1.bar3d(x3, y3, z3, dx, dy, dz)

# Mostramos el gráfico
plt.show()