我有一些z=f(x,y)
数据,我想绘制。问题是(x,y)
不是“漂亮”矩形的一部分,而是任意的平行四边形,如附图所示(这个特殊的也是一个矩形,但你可以想到更一般的情况)。所以我很难弄清楚如何在这种情况下使用plot_surface
,因为这通常会将x和y作为2d数组,这里我的x和y值是1d。谢谢。
任意点可以作为1D阵列提供给matplotlib.Axes3D.plot_trisurf
。它们是否遵循特定结构并不重要。
其他取决于数据结构的方法是
scipy.interpolate.griddata
来完成。参见示例hereplot_surface()
。根据点的顺序,对于具有“平行四边形”形状的网格,这可能是一个非常简单的解决方案。
从sphere example可以看出,plot_surface()
也适用于非常不平的网格形状,只要它以常规方式构造。这里有些例子:
为了完整性,请在此处找到生成上述图像的代码:
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import numpy as np
f = lambda x,y: np.sin(x+0.4*y)*0.23+1
fig = plt.figure(figsize=(5,6))
plt.subplots_adjust(left=0.1, top=0.95,wspace=0.01)
ax0 = fig.add_subplot(322, projection="3d")
ma = 6*(np.random.rand(100)-0.5)
mb = 6*(np.random.rand(100)-0.5)
phi = np.pi/4
x = 1.7*ma*np.cos(phi) + 1.7*mb*np.sin(phi)
y = -1.2*ma*np.sin(phi) +1.2* mb*np.cos(phi)
z = f(x,y)
ax0.plot_trisurf(x,y,z)
ax1 = fig.add_subplot(321)
ax0.set_title("random plot_trisurf()")
ax1.set_aspect("equal")
ax1.scatter(x,y, marker="+", alpha=0.4)
for i in range(len(x)):
ax1.text(x[i],y[i], i , ha="center", va="center", fontsize=6)
n = 10
a = np.linspace(-3, 3, n)
ma, mb = np.meshgrid(a,a)
phi = np.pi/4
xm = 1.7*ma*np.cos(phi) + 1.7*mb*np.sin(phi)
ym = -1.2*ma*np.sin(phi) +1.2* mb*np.cos(phi)
shuf = np.c_[xm.flatten(), ym.flatten()]
np.random.shuffle(shuf)
x = shuf[:,0]
y = shuf[:,1]
z = f(x,y)
ax2 = fig.add_subplot(324, projection="3d")
ax2.plot_trisurf(x,y,z)
ax3 = fig.add_subplot(323)
ax2.set_title("unstructured plot_trisurf()")
ax3.set_aspect("equal")
ax3.scatter(x,y, marker="+", alpha=0.4)
for i in range(len(x)):
ax3.text(x[i],y[i], i , ha="center", va="center", fontsize=6)
x = xm.flatten()
y = ym.flatten()
z = f(x,y)
X = x.reshape(10,10)
Y = y.reshape(10,10)
Z = z.reshape(10,10)
ax4 = fig.add_subplot(326, projection="3d")
ax4.plot_surface(X,Y,Z)
ax5 = fig.add_subplot(325)
ax4.set_title("regular plot_surf()")
ax5.set_aspect("equal")
ax5.scatter(x,y, marker="+", alpha=0.4)
for i in range(len(x)):
ax5.text(x[i],y[i], i , ha="center", va="center", fontsize=6)
for axes in [ax0, ax2,ax4]:
axes.set_xlim([-3.5,3.5])
axes.set_ylim([-3.5,3.5])
axes.set_zlim([0.9,2.0])
axes.axis("off")
plt.savefig(__file__+".png")
plt.show()
如果您的数据是有序的,并且您知道平行四边形的大小,那么形状可能就足够了:
ax.surface(x.reshape(10, 10), y.reshape(10, 10), z.reshape(10, 10))
如果平行四边形在每一侧有10个点,并且这些点以Z字形图案排序,则可以工作