Come creare un grafico 3D con Python e Matplotlib

In questo articolo vediamo come creare un grafico 3D in Python tramite la libreria Matplotlib. Il file utilizzato nell’esempio è disponibile nel mio repository Github a questo link https://raw.githubusercontent.com/iantomasinicola/Esercizi/main/EsempioGrafico3D.csv

Import delle librerie e operazioni preliminari

Importiamo preliminarmente le tre librerie che utilizzeremo in questo articolo

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

e acquisiamo i dati di input con il metodo read_csv di pandas

df = pd.read_csv("C:\\Users\\EsempioGrafico3D.csv")

Diamo un’occhiata al DataFrame creato con l’istruzione

df.head(10)

Il nostro obiettivo sarà quello di creare un grafico 3D sulle tre colonne Valore1, Valore2 e Valore3 stampando come etichette i relativi dati nella colonna NumeroEsperimento. Facciamo un primo passo per predisporre la creazione del grafico e stampare manualmente i valori della prima riga:

fig = plt.figure(figsize = (8, 8))
ax = fig.add_subplot(projection = '3d')
ax.set_title("Il mio grafico 3D", 
             fontsize = 20)
ax.set_xlabel("Valore 1",
              fontsize = 16)
ax.set_ylabel("Valore 2", 
              fontsize = 16)
ax.set_zlabel("Valore 3", 
              fontsize = 16)
ax.scatter(2.1, 9.4, 5.0)
ax.text(2.1, 9.4, 5.0, "1", fontsize = 10)

Commentiamo il codice appena scritto:

con le prime due istruzioni creiamo rispettivamente la figura nel suo complesso e il grafico. Nella seconda riga è fondamentale valorizzare il parametro projection con il valore “3d” per creare un grafico tridimensionale;
le quattro istruzioni successive assegnano il nome ai tre assi cartesiani e al titolo del grafico, impostandone anche la dimensione del carattere;
le ultime due istruzioni stampano rispettivamente il primo punto nel grafico 3D e la relativa etichetta.

Ecco il risultato ottenuto:

Il tuo percorso completo di Analisi dei Dati

Creare il grafico 3D con Python

A questo punto vediamo come rappresentare tutti i dati contenuti nel DataFrame. Occorrerà preliminarmente convertire le colonne del DataFrame in array di numpy tramite il metodo values. Scriveremo dunque

x = df["Valore1"].values
y = df["Valore2"].values
z = df["Valore3"].values
labels = df["NumeroEsperimento"].values

e a questo punto potremmo rappresentare i dati dei primi tre array impostando il parametro alpha a 1, per ottenere un colore dei punti più opaco.

ax.scatter(x, y, z, alpha = 1)

Per stampare le etichette avremo bisogno di scrivere un ciclo for, combinando gli array tramite la funzione zip (che puoi approfondire a questo link https://www.w3schools.com/python/ref_func_zip.asp).

for x, y, z, l in zip(x, y, z, labels):
    ax.text(x, y, z, l, fontsize = 10)

Ecco il risultato finale!

Python, pandas e Machine Learning

Import delle librerie e operazioni preliminari

Creare il grafico 3D con Python

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