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我想使用 matplotlib 创建一个带有投影表面的分散 3d 图，看起来像这个演示，但使用我从 excel 创建的 CSV 文件，该文件具有 3 列数字中的 XYZ 数据。

这是演示代码...

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

fig = plt.figure()

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

X, Y, Z = axes3d.get_test_data(0.05)

ax.plot_surface(X, Y, Z, rstride=8, cstride=8, alpha=0.3)
cset = ax.contourf(X, Y, Z, zdir='z', offset=-100, cmap=cm.coolwarm)
cset = ax.contourf(X, Y, Z, zdir='x', offset=-40, cmap=cm.coolwarm)
cset = ax.contourf(X, Y, Z, zdir='y', offset=40, cmap=cm.coolwarm)

ax.set_xlabel('X')
ax.set_xlim(-40, 40)
ax.set_ylabel('Y')
ax.set_ylim(-40, 40)
ax.set_zlabel('Z')
ax.set_zlim(-100, 100)

plt.show()
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您可以只使用 acsv.reader加载数据，然后将它们映射到浮动。然后你需要把它们塑造成 numpy 的形状。

import csv
from itertools import groupby

data = []
with open('my.csv') as my_csv:
    csv_reader = csv.reader(my_csv)
    for line in csv_reader:
        data.append(map(float, line))
data.sort()
X, Z = [], []
for x, g in groupby(data, key=lambda line: line[0]):
    X.append(x)
    Y = []
    new_Z = []
    for y, gg in groupby(g, key=lambda line: line[1]):
        Y.append(y)
        new_Z.append(list(gg)[-1][2])
    Z.append(new_Z)
X, Y = np.meshgrid(X, Y) # transform into 2D index numpy arrays 
Z = np.array(Z) # transform into 2D values numpy array

编辑：忘记重塑价值观；更新的代码。

于 2015-03-09T21:16:11.240 回答