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我有一个简单的代码来绘制 Matplotlib 的 3D 点，如下所示 -

from mpl_toolkits.mplot3d import axes3d
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from numpy import genfromtxt
import csv

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')

my_data = genfromtxt('points1.csv', delimiter=',')
points1X = my_data[:,0]
points1Y = my_data[:,1]
points1Z = my_data[:,2]

## I remove the header of the CSV File.
points1X = np.delete(points1X, 0)
points1Y = np.delete(points1Y, 0)
points1Z = np.delete(points1Z, 0)

# Convert the array to 1D array
points1X = np.reshape(points1X,points1X.size)
points1Y = np.reshape(points1Y,points1Y.size)
points1Z = np.reshape(points1Z,points1Z.size)

my_data = genfromtxt('points2.csv', delimiter=',')
points2X = my_data[:,0]
points2Y = my_data[:,1]
points2Z = my_data[:,2]
## I remove the header of the CSV File.
points2X = np.delete(points2X, 0)
points2Y = np.delete(points2Y, 0)
points2Z = np.delete(points2Z, 0)

# Convert the array to 1D array
points2X = np.reshape(points2X,points2X.size)
points2Y = np.reshape(points2Y,points2Y.size)
points2Z = np.reshape(points2Z,points2Z.size)

ax.plot(points1X, points1Y, points1Z, 'd', markersize=8, markerfacecolor='red', label='points1')
ax.plot(points2X, points2Y, points2Z, 'd', markersize=8, markerfacecolor='blue', label='points2')

plt.show()

我的问题是我试图用我拥有的这些数据点制作一个像样的曲面图。我已经尝试使用ax.plot_surface()函数让它看起来不错。为此，我消除了一些点，并重新计算了该函数所需的矩阵类型的输入。但是，我生成的图表更难以解释和理解。所以可能有两种可能性：要么我没有正确使用该函数，要么我试图绘制的数据不适合曲面图。

我期待的是 3D 图表，它的效果类似于我们对 3D 饼图的效果。我们看到一块（提取出来的）是另一块的一部分。我没想到它会完全一样，而是某种效果。

我想问的是：

  1. 你认为有可能制作这样的 3D 图形吗？
  2. 有没有更好的方法，我可以在 3 维中表达我的数据？

这是2个文件-

点1.csv

Dim1,Dim2,Dim3
3,8,1
3,8,2
3,8,3
3,8,4
3,8,5
3,9,1
3,9,2
3,9,3
3,9,4
3,9,5
3,10,1
3,10,2
3,10,3
3,10,4
3,10,5
3,11,1
3,11,2
3,11,3
3,11,4
3,11,5
3,12,1
3,12,2
3,13,1
3,13,2
3,14,1
3,14,2
3,15,1
3,15,2
3,16,1
3,16,2
3,17,1
3,17,2
3,18,1
3,18,2
4,8,1
4,8,2
4,8,3
4,8,4
4,8,5
4,9,1
4,9,2
4,9,3
4,9,4
4,9,5
4,10,1
4,10,2
4,10,3
4,10,4
4,10,5
4,11,1
4,11,2
4,11,3
4,11,4
4,11,5
4,12,1
4,13,1
4,14,1
4,15,1
4,16,1
4,17,1
4,18,1
5,8,1
5,8,2
5,8,3
5,8,4
5,8,5
5,9,1
5,9,2
5,9,3
5,9,4
5,9,5
5,10,1
5,10,2
5,10,3
5,10,4
5,10,5
5,11,1
5,11,2
5,11,3
5,11,4
5,11,5
5,12,1
5,13,1
5,14,1
5,15,1
5,16,1
5,17,1
5,18,1
6,8,1
6,8,2
6,8,3
6,8,4
6,8,5
6,9,1
6,9,2
6,9,3
6,9,4
6,9,5
6,10,1
6,11,1
6,12,1
6,13,1
6,14,1
6,15,1
6,16,1
6,17,1
6,18,1
7,8,1
7,8,2
7,8,3
7,8,4
7,8,5
7,9,1
7,9,2
7,9,3
7,9,4
7,9,5

和 points2.csv

Dim1,Dim2,Dim3
3,12,3
3,12,4
3,12,5
3,13,3
3,13,4
3,13,5
3,14,3
3,14,4
3,14,5
3,15,3
3,15,4
3,15,5
3,16,3
3,16,4
3,16,5
3,17,3
3,17,4
3,17,5
3,18,3
3,18,4
3,18,5
4,12,2
4,12,3
4,12,4
4,12,5
4,13,2
4,13,3
4,13,4
4,13,5
4,14,2
4,14,3
4,14,4
4,14,5
4,15,2
4,15,3
4,15,4
4,15,5
4,16,2
4,16,3
4,16,4
4,16,5
4,17,2
4,17,3
4,17,4
4,17,5
4,18,2
4,18,3
4,18,4
4,18,5
5,12,2
5,12,3
5,12,4
5,12,5
5,13,2
5,13,3
5,13,4
5,13,5
5,14,2
5,14,3
5,14,4
5,14,5
5,15,2
5,15,3
5,15,4
5,15,5
5,16,2
5,16,3
5,16,4
5,16,5
5,17,2
5,17,3
5,17,4
5,17,5
5,18,2
5,18,3
5,18,4
5,18,5
6,10,2
6,10,3
6,10,4
6,10,5
6,11,2
6,11,3
6,11,4
6,11,5
6,12,2
6,12,3
6,12,4
6,12,5
6,13,2
6,13,3
6,13,4
6,13,5
6,14,2
6,14,3
6,14,4
6,14,5
6,15,2
6,15,3
6,15,4
6,15,5
6,16,2
6,16,3
6,16,4
6,16,5
6,17,2
6,17,3
6,17,4
6,17,5
6,18,2
6,18,3
6,18,4
6,18,5
7,10,1
7,10,2
7,10,3
7,10,4
7,10,5
7,11,1
7,11,2
7,11,3
7,11,4
7,11,5
7,12,1
7,12,2
7,12,3
7,12,4
7,12,5
7,13,1
7,13,2
7,13,3
7,13,4
7,13,5
7,14,1
7,14,2
7,14,3
7,14,4
7,14,5
7,15,1
7,15,2
7,15,3
7,15,4
7,15,5
7,16,1
7,16,2
7,16,3
7,16,4
7,16,5
7,17,1
7,17,2
7,17,3
7,17,4
7,17,5
7,18,1
7,18,2
7,18,3
7,18,4
7,18,5
4

2 回答 2

27

除了您需要对数据进行网格化之外，我看不出您的问题在哪里。以下是您的数据的points1.csv样子：

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

fig = plt.figure(figsize=plt.figaspect(0.5))
ax = fig.add_subplot(1, 2, 1, projection='3d')
# note this: you can skip rows!
my_data = np.genfromtxt('file1.csv', delimiter=',',skiprows=1)
X = my_data[:,0]
Y = my_data[:,1]
Z = my_data[:,2]

xi = np.linspace(X.min(),X.max(),100)
yi = np.linspace(Y.min(),Y.max(),100)
# VERY IMPORTANT, to tell matplotlib how is your data organized
zi = griddata((X, Y), Z, (xi[None,:], yi[:,None]), method='cubic')

CS = plt.contour(xi,yi,zi,15,linewidths=0.5,color='k')
ax = fig.add_subplot(1, 2, 2, projection='3d')

xig, yig = np.meshgrid(xi, yi)

surf = ax.plot_surface(xig, yig, zi,
        linewidth=0)

plt.show()

在此处输入图像描述 我希望这有帮助。

于 2012-10-05T16:05:55.870 回答
0

In my case the program suggested by Oz123 ran into

TypeError: genfromtxt() got an unexpected keyword argument 'skiprows'

So I switched the 'skiprows' keyword argument to 'skip_header' and it works like a charm.

python -c "import numpy as np;print np.version.version;"
1.14.3
python --version
Python 2.7.15rc1
于 2018-08-15T13:06:00.813 回答