python - matplotlib - 来自矩形高度阵列的 3d 表面

Question

我正在尝试在 matplotlib 中绘制一些 HDF 数据。使用 h5py 导入后，数据以数组的形式存储，如下所示：

array([[151, 176, 178],
       [121, 137, 130],
       [120, 125, 126])

在这种情况下，x 和 y 值只是数组字段的索引，而 z 值是特定字段的值。在 (x,y,z) 形式中，它看起来像：

(1,1,151)
(2,1,176)
(3,1,178)
(1,2,121)
...

等等。

有没有一种简单的方法可以从这种数据中绘制曲面图？我知道我可以通过遍历整个数组来将其更改为 (x,y,z) 元组，但也许不需要它？

Answer 1

如果你想要一个 3-d 曲面图，你必须创建第meshgrid一个。你可以试试：

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

X = np.arange(1, 10)
Y = np.arange(1, 10)
X, Y = np.meshgrid(X, Y)
R = np.sqrt(X**2 + Y**2)
Z = np.sin(R)
fig = plt.figure()
ax = fig.gca(projection='3d')
surf = ax.plot_surface(X, Y, Z, rstride=1, cstride=1, cmap='hot', linewidth=0, antialiased=False)
ax.set_zlim(-1.01, 1.01)

fig.colorbar(surf, shrink=0.5, aspect=5)
plt.show()

这将产生，

但是，如果唯一相关信息在 z 值中，您可以简单地使用imshow. 在这里，z 值由它们的颜色表示。您可以通过以下方式实现：

im = plt.imshow(Z, cmap='hot')
plt.colorbar(im, orientation='horizontal')
plt.show()

这会给，