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我只是想在 3D 中绘制一个表面及其轮廓，就像在这个例子中一样。

这是我用来做的代码：

import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import axes3d
from matplotlib import cm
import numpy

def plot_3d_contour(x_dim, y_dim, x_steps, y_steps, scalar_field, file_path):
    fig = plt.figure()

    x, y = numpy.mgrid[-x_dim/2:x_dim/2:x_steps*1j, -y_dim/2:y_dim/2:y_steps*1j]
    v_min = numpy.min(scalar_field)
    v_max = nupmy.max(scalar_field)

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

    cset = ax.contourf(x, y, scalar_field, zdir='z', offset=v_min, cmap=cm.coolwarm)
    cset = ax.contourf(x, y, scalar_field, zdir='x', offset=-x_dim/2-1, cmap=cm.coolwarm)
    cset = ax.contourf(x, y, scalar_field, zdir='y', offset=y_dim/2+1, cmap=cm.coolwarm)

    ax.plot_surface(x, y, scalar_field, rstride=10, cstride=10, alpha=0.3)

    ax.set_xlabel('X')
    ax.set_xlim(-x_dim/2-1, x_dim/2+1)
    ax.set_ylabel('Y')
    ax.set_ylim(-y_dim/2-1, y_dim/2+1)
    ax.set_zlabel('Z')
    ax.set_zlim(v_min, v_max)

    plt.savefig(file_path + '.jpg')
    plt.close()

scalar_field = numpy.loadtxt('../scalar_field', delimiter=",")
plot_3d_contour(12, 12, 100, 100, scalar_field, 'scalar_field3D')

但是，我遇到了一个奇怪的行为，其中 a 轮廓 ( zdir=y) 在表面上。此外，我得到了一个奇怪的轮廓z_dir=z（缺少一个部分）：

在此处输入图像描述

我想知道我错过了什么。标量场可以在这里找到。

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我同意阿让。我相信问题的出现是因为每个 matplotlib 的艺术家（即PolygonCollection）是单独渲染的。没有办法在场景中另一个对象的不同面上渲染来自同一对象的不同面。

这是一段有用的代码：

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

file_path = "./3D_surface_and_contour.jpg"
p = 0.05
f = -0.01

def get_data(p):
    x, y, z = axes3d.get_test_data(p)
    z = f * z
    return x, y, z

def plot_3d_contour(p, f):
    nrows = 4
    ncols = 5

    x, y, z = get_data(p)

    x_min, x_max = np.min(x), np.max(x)
    y_min, y_max = np.min(y), np.max(y)
    z_min, z_max = np.min(z), np.max(z)

    fig = plt.figure(figsize=(15, 10))
    for n in range(nrows * ncols):
        i = n % ncols
        j = n / ncols
        k = n + 1
        if j == 0:
            azim = -60 + (i - 2) * 15
            elev = 30
        elif j == 1:
            azim = -60
            elev = 30 + (i - 2) * 5
        elif j == 2:
            azim = 60 + (i - 2) * 10
            elev = 30
        elif j == 3:
            azim = 60
            elev = 30 + (i - 2) * 5
        ax = fig.add_subplot(nrows, ncols, k, projection='3d')
        ax.set_title("azim=" + str(azim) + " elev=" + str(elev))
        ax.tick_params(labelsize=8)
        ax.view_init(azim=azim, elev=elev)
        ax.plot_surface(x, y, z, rstride=10, cstride=10, alpha=0.3)
        ax.contourf(x, y, z, zdir='z', offset=z_min, cmap=cm.coolwarm)
        ax.contourf(x, y, z, zdir='x', offset=x_min, cmap=cm.coolwarm)
        if j == 0 or j == 1:
            ax.contourf(x, y, z, zdir='y', offset=y_max, cmap=cm.coolwarm)
        elif j == 2 or j == 3:
            ax.contourf(x, y, z, zdir='y', offset=y_min, cmap=cm.coolwarm)

        ax.set_xlabel('X')
        ax.set_xlim(x_min, x_max)
        ax.set_ylabel('Y')
        ax.set_ylim(y_min, y_max)
        ax.set_zlabel('Z')
        ax.set_zlim(z_min, z_max)

    plt.savefig(file_path, dpi=80)
    plt.close()

plot_3d_contour(p, f)

这给出了以下图像：

在此处输入图像描述

前两行由类似于您的代码生成。您可能会注意到将高程设置view_init为更高的值可以解决问题。但这并不令人满意。我还确定了 z 值范围的影响（此处未显示），该错误似乎仅在此范围较小时才会出现（您可以使用f参数对其进行测试），这解释了为什么该示例不会受到影响它。

我建议的解决方案是替换：

ax.contourf(x, y, scalar_field, zdir='y', offset=y_dim/2+1, cmap=cm.coolwarm)

经过 ：

ax.contourf(x, y, scalar_field, zdir='y', offset=-y_dim/2-1, cmap=cm.coolwarm)

在您的代码中并添加此附加行：

ax.view_init(azim=60, elev=30)

如上图的最后两行所示，这样你就可以避免 matplotlib 的奇思妙想。

于 2015-05-08T16:19:56.920 回答