إتقان تصور بيانات ثلاثية الأبعاد باستخدام مخططات الأسطح في Matplotlib

1. إعداد بيئتك
2. إنشاء مخطط سطح أساسي
3. تخصيص مخطط السطح الخاص بك
   • خرائط الألوان
   • خطوط المتساويات
   • الإضاءة وكثافة الشبكة
   • مخططات الهيكل السلكي
   • العلامات والعناوين
4. أمثلة متقدمة ومعالجة البيانات
5. استكشاف الأخطاء وإصلاحها

إعداد بيئتك

قبل الغوص في إنشاء تصورات ثلاثية الأبعاد مذهلة، تأكد من تثبيت المكتبات اللازمة. استخدم pip لتثبيت Matplotlib و NumPy:

pip install matplotlib numpy

إنشاء مخطط سطح أساسي

يعتمد أساس أي مخطط سطح على شبكة من نقاط البيانات. سنستخدم `meshgrid` من NumPy لإنشاء هذه الشبكة، ثم نحدد دالة لتحديد قيم Z (الارتفاع) في كل نقطة.

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

# إنشاء الشبكة
x = np.arange(-5, 5, 0.25)
y = np.arange(-5, 5, 0.25)
X, Y = np.meshgrid(x, y)

# تحديد قيم Z (مثال: قطع مكافئ)
R = np.sqrt(X**2 + Y**2)
Z = np.sin(R)

# إنشاء كائن الشكل والمحاور
fig = plt.figure(figsize=(10, 8))  # زيادة حجم الشكل لتحسين العرض
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')

# رسم السطح
surf = ax.plot_surface(X, Y, Z, cmap='viridis')  # باستخدام خريطة ألوان

# إضافة شريط ألوان
fig.colorbar(surf, shrink=0.5, aspect=5)

# تعيين العلامات والعنوان
ax.set_xlabel('X')
ax.set_ylabel('Y')
ax.set_zlabel('Z')
ax.set_title('مخطط سطح sin(√(X² + Y²))')

# عرض المخطط
plt.show()

هذا ينتج مخطط سطح بوضوح محسّن باستخدام خريطة ألوان وشريط ألوان.

تخصيص مخطط السطح الخاص بك

يوفر Matplotlib خيارات تخصيص واسعة لتكييف تصورك:

خرائط الألوان

تحكم في مخطط الألوان باستخدام الوسيطة `cmap`. استكشف خيارات مثل ‘plasma’، ‘magma’، ‘inferno’، ‘cividis’، و ‘coolwarm’.

ax.plot_surface(X, Y, Z, cmap='plasma')

خطوط المتساويات

تراكب خطوط المتساويات لتسليط الضوء على نطاقات قيم Z محددة. تحدد الوسيطة `offset` مستوى Z لخطوط المتساويات.

ax.contour(X, Y, Z, offset=-1, cmap='viridis')

الإضاءة وكثافة الشبكة

اضبط `rstride` و `cstride` للتحكم في كثافة شبكة السطح. تؤدي القيم الأعلى إلى أسطح أكثر سلاسة ولكن قد تفقد التفاصيل.

ax.plot_surface(X, Y, Z, cmap='viridis', rstride=2, cstride=2)

مخططات الهيكل السلكي

من أجل منظور مختلف، مثل السطح كهيكل سلكي:

ax.plot_wireframe(X, Y, Z, color='black')

العلامات والعناوين

العلامات والعناوين الواضحة ضرورية لتفسير البيانات.

ax.set_xlabel('علامة محور X')
ax.set_ylabel('علامة محور Y')
ax.set_zlabel('علامة محور Z')
ax.set_title('عنوان المخطط الوصفي')

أمثلة متقدمة ومعالجة البيانات

قم بتكييف هذه الكود لتصور أي دالة من متغيرين. استورد البيانات من الملفات (CSV، نص، إلخ) باستخدام مكتبات مثل pandas لإنشاء مصفوفات X و Y و Z الخاصة بك.

استكشاف الأخطاء وإصلاحها

* **شكل البيانات:** تأكد من أن مصفوفات X و Y و Z لها أبعاد متوافقة.
* **عبارات الاستيراد:** تأكد من الاستيرادات الصحيحة (`matplotlib.pyplot`، `numpy`، `mpl_toolkits.mplot3d`).
* **الإسقاط:** تأكد من تعيين إسقاط الرسم الفرعي إلى ‘3d’.