如何根据数组中的数据在 matplotlib 中创建 3D 线图？

Question

我已经使用 SciPy 和脚本对洛伦兹方程进行了数值求解：

# Lorenz Equations SciPy solver
import numpy as np
from scipy import integrate
from math import cos
from matplotlib import pyplot as plt
a, b = 0, 100
sigma, rho, beta = 10, 28, 8/3
N = 1000000
h = (b-a) / float(N)

def solvr(Y, t):
    return [sigma*(Y[1]-Y[0]), Y[0]*(rho-Y[2])-Y[1], Y[0]*Y[1]-beta*Y[2]]

t    = np.arange(a, b, h)
asol = integrate.odeint(solvr, [0, 1, 1], t)
x    = asol[:,0]
y    = asol[:,1]
z    = asol[:,2]

现在我想做的是在 3D 线（或线框）图中相互绘制

x

、

y

和

z

（如果您不确定，它们都是 Numpy ndarray）。我认为这必须使用 matplotlib 来完成，但我并不挑剔，只要你给我一个能够以 3D 形式绘制数据的解决方案，我不在乎我需要导入什么模块。

Answer 1

这是洛伦兹吸引子的 3D 和动画。该脚本位于 Jake VanderPlas 的 Pythonic Perambulations 中的以下链接（以及许多好东西）中。通过逐行浏览脚本，您可以学到很多东西 - 这是

matplotlib

对象的优雅使用。

https://jakevdp.github.io/blog/2013/02/16/animating-the-lorentz-system-in-3d/

我在

return

函数中的

animate

之前添加了这两行，然后使用ImageJ导入“图像堆栈”并保存“动画GIF”：

fname = "Astro_Jake_" + str(i+10000)[1:]
fig.savefig(fname)

这是 Jake 的原版，有两个小修改https://pastebin.com/qWkLft0K

1. 摆脱

   lorenz_deriv()

   中的显式元组并将其解压到下面的行中
2. 添加 True/False 切换 - 要么实时制作精美的动画，要么保存约 1000 个小 .png 文件以供以后构建 GIF。

注意： 对于 OSX，似乎有必要在

blit = False

中设置

animation.FuncAnimation

。

这是基于上述内容的 3D 绘图线的最小简化示例：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
from scipy.integrate import odeint as ODEint

def lorentz_deriv((xyz, t0, sigma=10., beta=8./3, rho=28.0):
    """Compute the time-derivative of a Lorentz system."""
    x, y, z = xyz # unpack here
    return [sigma * (y - x), x * (rho - z) - y, x * y - beta * z]

x = np.linspace(0, 20, 1000)
y, z = 10.*np.cos(x), 10.*np.sin(x) # something simple

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(1,2,1,projection='3d')
ax.plot(x, y, z)

# now Lorentz
times = np.linspace(0, 4, 1000) 

start_pts = 30. - 15.*np.random.random((20,3))  # 20 random xyz starting values

trajectories = []
for start_pt in start_pts:
    trajectory = ODEint(lorentz_deriv, start_pt, times)
    trajectories.append(trajectory)

ax = fig.add_subplot(1,2,2,projection='3d')
for trajectory in trajectories:
    x, y, z = trajectory.T  # transpose and unpack 
    # x, y, z = zip(*trajectory)  # this also works!
    ax.plot(x, y, z)

plt.show()

Answer 2

matplotlib 站点上有一个关于如何绘制线框图（以及 3d 散点图）的简短示例/教程 http://matplotlib.org/mpl_toolkits/mplot3d/tutorial.html#wireframe-plots