3차원 그래프 그리기

❗️ N212 참고

1. plotly 이용하기

# plotly를 사용해서 상대적으로 간단히 그래프를 그릴 수도 있습니다.

import numpy as np
import plotly.express as px
import plotly.graph_objs as go
import itertools

def surface_3d(df, f1, f2, target, length=20, **kwargs):
    """
    2특성 1타겟 선형모델평면을 시각화 합니다.
    
    df : 데이터프레임
    f1 : 특성 1 열 이름
    f2 : 특성 2 열 이름
    target : 타겟 열 이름
    length : 각 특성의 관측치 갯수
    
    """
    
    # scatter plot(https://plotly.com/python-api-reference/generated/plotly.express.scatter_3d)
    plot = px.scatter_3d(df, x=f1, y=f2, z=target, opacity=0.5, **kwargs)
    
    # 다중선형회귀방정식 학습
    model = LinearRegression()
    model.fit(df[[f1, f2]], df[target])    

    # 좌표축 설정
    x_axis = np.linspace(df[f1].min(), df[f1].max(), length)
    y_axis = np.linspace(df[f2].min(), df[f2].max(), length)
    coords = list(itertools.product(x_axis, y_axis))
    
    # 예측
    pred = model.predict(coords)
    z_axis = pred.reshape(length, length).T
    
    # plot 예측평면
    plot.add_trace(go.Surface(x=x_axis, y=y_axis, z=z_axis, colorscale='Viridis'))
    
    return plot

이후

surface_3d(
    train,
    f1='GrLivArea', 
    f2='OverallQual', 
    target='SalePrice',  
    title='House Prices'
)

2. plt 이용하기

import matplotlib.pyplot as plt

style.use('seaborn-talk')
fig = plt.figure()

# for 3d plot
ax = fig.gca(projection='3d')

ax.scatter(train['GrLivArea'], train['OverallQual'], train['SalePrice'])
ax.set_xlabel('GrLivArea', labelpad=12)
ax.set_ylabel('OverallQual', labelpad=10)
ax.set_zlabel('SalePrice', labelpad=20)

plt.suptitle('Housing Prices', fontsize=15)
plt.show()