使用 matplotlib 从“列表列表”绘制 3d 曲面

Mat*_*ren 6 python list matplotlib surface

我已经搜索了一些,虽然我可以找到许多有用的网格网格示例,但没有一个清楚地显示如何将我的列表列表中的数据转换为我所看到的各种不同方式的可接受形式。

当谈到 numpy/matplotlib 以及我所看到的术语和步骤序列时,我有点迷茫。

我发现的最接近的是Plotting a 3d surface from a list of tuples in matplotlib

我有一个高度数据列表。

data=[[h1,h2,h3,h...],
     [h,h,h,h],
     [h,h,h,h],
     [h,h,h,h16]]

data[0][1]==h2

data[4][4]==h16
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如何使用 matplotlib/numpy 等生成这些值的简单 3d 曲面图?就像颜色值作为 z 值的颜色图一样。我可以很好地使用 imshow() ,因为它直接获取列表列表。我只是不确定我需要如何将我所拥有的东西分割成 plot_surface 可能同意的东西。

Max*_*Noe 4

如果你想要一个 3d 表面,你必须生成 x 和 y 坐标。如果您不关心它们是什么而只想要表面,请生成给定长度的整数网格:

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D


data = np.array(data)
length = data.shape[0]
width = data.shape[1]
x, y = np.meshgrid(np.arange(length), np.arange(width))

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(1,1,1, projection='3d')
ax.plot_surface(x, y, data)
plt.show()
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请参阅http://matplotlib.org/mpl_toolkits/mplot3d/tutorial.htmlhttp://nbviewer.ipython.org/github/jrjohansson/scientific-python-lectures/blob/master/Lecture-4-Matplotlib.ipynb了解更多信息