Pythonで3D散布図を作成する方法を現役エンジニアが解説【初心者向け】
初心者向けにPythonで3D散布図を作成する方法について現役エンジニアが解説しています。散布図とは2つの要素（縦軸と横軸）に対するデータの分布を表現したグラフにです。今回は、matplotlibを使ってグラフを描画し3D散布図を作ります。
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監修してくれたメンター
nakamoto
Pythonで3D散布図を作成する方法について、テックアカデミーのメンター（現役エンジニア）が実際のコードを使用して初心者向けに解説します。
Pythonで3D散布図を作成することで、データを立体的に確認できます。
実務でも、プレゼン用にPythonで3D散布図を作成するので、ぜひ学習してみてください。
目次
そもそもPythonについてよく分からないという方は、Pythonとは何なのか解説した記事を読むとさらに理解が深まります。
今回は、Pythonに関する内容だね！
どういう内容でしょうか？
Pythonで3D散布図を作成する方法について詳しく説明していくね！
お願いします！
今回は、Pythonで3D散布図を作成する方法について紹介していきます。
3D散布図とは
3D散布図は、2つの要素（縦軸と横軸）に対する3Dデータの分布を表現するときに使用する図です。
例えば、横軸を摂取カロリー、縦軸を満腹度などとしてデータを散布させており、視覚的にもわかりやすい図面です。
3D散布図を作成するために利用するライブラリ
Pythonで3D散布図を作成するためにmatplotlibライブラリを使用しましょう。
また、3D散布図の適当なデータを生成するためにNumPyライブラリを使用します。
どちらもpipでインストールが可能であるため、まだインストールしていない方は下記pipコマンドでインストールを行ってください。
[matplotlib]
matplotlibとは、Pythonでデータをグラフにプロットするためのライブラリです。
主にNumPyやSciPyと組み合わせて、計算結果をグラフ出力する際などに使われることが多いライブラリです。
matplotlibは、下記pipコマンドでのインストールが可能です。
pip install matplotlib
[NumPy]
NumPyとは、Pythonで配列(リスト)計算を高速にするためのPythonのライブラリです。
複雑な計算式を少ないコードで実行でき、処理速度も速いことからデータ分析などの分野において主流になっているライブラリです。
今回は、3D散布図でプロットするデータを生成するために使用しましょう。
NumPyは、下記pipコマンドでのインストールが可能です。
pip install numpy
実際に書いてみよう
サンプルコードを用いて、Pythonで3D散布図を作成するコードを書いてみましょう。
サンプルコード
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
# 3D散布図でプロットするデータを生成する為にnumpyを使用
X = np.array([i for i in range(1,100)]) # 自然数の配列
Y = np.sin(X) # 特に意味のない正弦
Z = np.sin(Y) # 特に意味のない正弦
# グラフの枠を作成
fig = plt.figure()
ax = Axes3D(fig)
# X,Y,Z軸にラベルを設定
ax.set_xlabel("X")
ax.set_ylabel("Y")
ax.set_zlabel("Z")
# .plotで描画
ax.plot(X,Y,Z,marker="o",linestyle='None')
# 最後に.show()を書いてグラフ表示
plt.show()
実行結果
解説
コード6-8行目ではNumPyを使用して3D散布図でプロットするためのx軸/y軸/z軸それぞれのデータを100個生成しています。
コード11-12行目ではグラフの枠を設定しており、コード15-17行目ではグラフに表示するx軸/y軸/z軸それぞれのラベルを設定しています。
コード20行目では用意したデータを作成したグラフに描画しており、コード23行目では作成したグラフを画面上に表示している状態です。
サンプルコードを実行すると、実行結果のような3D散布図が表示されることが確認できます。
表示された3D散布図は、マウスでドラッグすることで表示角度を自由に変更することが可能です。
また、グラフウィンドウ左下にあるボタンの中の保存ボタンから、作成した3D散布図を画像で保存できます。
まとめ
今回は、Pythonで3D散布図を作成する方法について紹介しました。
紹介したサンプルコードを流用して、3つの要素から生成される様々な3D散布図を作成できます。
これからPythonを使ってデータ分析などを学習したい方はぜひ参考にしてください。
また、今回は紹介したライブラリmatplotlibには3D散布図以外にも様々なグラフ描画機能が用意されてるので、興味のある方はぜひ学習してみましょう。
グラフ描画ライブラリ！matplotlibの使い方も参考にしてみてください。
Pythonで3D散布図を作成する方法がよくわかったので良かったです！
ゆかりちゃん、これからも分からないことがあったら質問してね！
分かりました。ありがとうございます！
Pythonを学習中の方へ
これで解説は終了です、お疲れさまでした。
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