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我一直在使用 3D 图表上的颜色图为我的论文绘制四维数据，但遇到了一个复杂问题。看起来我使用的颜色图方法对角点的值进行平均，然后按该值对整个图块进行着色。如果我有更大的分辨率，这会很好，但我花了大约一个月的时间来运行模拟以获取我当前的数据。

任何人都可以提出改变这种情况的方法吗？最好不要通过编写我自己的所有点的线性插值来提高分辨率。在这一点上，这可能比它值得付出更多的努力（对我来说）。

Driven=np.zeros((5,9))
Driver=np.zeros((5,9))
Compositions=np.zeros((5,9))
Durations=np.zeros((5,9))
N=np.zeros((5,9))
for i in range(0,5):
    for j in range(0,9):
        Driven[i,j]=ReservoirData[i][1][j]
        Compositions[i,j]=ReservoirData[i][2][j]
        Driver[i,j]=float(ReservoirData[i][0][0][:-3])
        Durations[i,j]=ReservoirData[i][3][j]
maxi=Durations.max()
mini=Durations.min()
for i in range(0,5):
    for j in range(0,9):
        N[i,j]=(Durations[i,j]-mini)/(maxi-mini)

fig = plt.figure() 
ax = fig.gca(projection='3d')

#Important Stuff    Start----------------------------------------------------

surf = ax.plot_surface(Driven,Driver,Compositions, facecolors=cm.jet(N), rstride=1, cstride=1, antialiased=True)
m = cm.ScalarMappable(cmap=cm.jet)

#Important Stuff End---------------------------------------------------------

m.set_array(Durations)
cbar=plt.colorbar(m, shrink=0.8)
cbar.set_label('Nominal Duration')
ax.set_ylabel('Driver Pressure, kPa')
ax.set_xlabel('Compositions, %He')
ax.set_zlabel('Driven Pressure, kPa')
plt.title('Three Dimensional Representation of Tailored Conditions for RS at 9.2MPa')
fig.set_size_inches(14,8)
plt.savefig('RS9.2.png')

在此处输入图像描述 欢迎任何意见，谢谢！

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1 回答 1

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根据我的经验，matplotlib可以说，不适合做 3D 绘图。由于这样的问题，我为此切换到mayavi（链接）；它可能已经帮助你（而且它看起来很漂亮！）。如果需要，可以使用方便的插值工具scipy.interpolate来“增加”您的数据密度，请在此处查看。

为了清楚起见，我总是在插值表面上标记真实的测量数据（尽管只有 2D）；这对您来说也可能是可行的。

于 2013-10-15T13:25:49.423 回答