Python:有没有办法用Matplotlib绘制"部分"曲面图？

Question

我想用Matplotlib绘制一个"部分"表面图,如下图所示

请注意,它不是XY平面上的完整网格网格,而是从顶视图中缺少一个角.以下是我试过的代码,但没有用.

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

X = np.array([[0,1],
              [0,1,2],
              [0,1,2,3],
             ])
Y = np.array([[0,0],
              [1,1,1],
              [2,2,2,2],
             ])
Z = np.array([[0.5, 0.6],
              [0.7, 0.8, 0.9],
              [1.0, 1.1, 1.2, 1.3],
             ])
fig = pyplot.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
ax.plot_surface(X,Y,Z)

错误是:

ValueError:使用序列设置数组元素.

任何指针将不胜感激!谢谢!

Answer 1

您可以通过np.nan在不想绘制的区域中使用Z的值来轻松完成此操作.这是此示例的修改版本,但有剪切,如下所示:

from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
from matplotlib import cm
from matplotlib.ticker import LinearLocator, FormatStrFormatter
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

fig = plt.figure()
ax = fig.gca(projection='3d')
X = np.arange(-5, 5, 0.25)
Y = np.arange(-5, 5, 0.25)
X, Y = np.meshgrid(X, Y)
R = np.sqrt(X**2 + Y**2)
Z = np.sin(.5*R)

Z[X+Y>4.] = np.nan  # the diagonal slice

surf = ax.plot_surface(X, Y, Z, rstride=1, cstride=1, cmap=cm.coolwarm,
                       linewidth=0, antialiased=False, vmin=-1, vmax=1)
ax.set_zlim(-1.01, 1.01)

ax.zaxis.set_major_locator(LinearLocator(10))
ax.zaxis.set_major_formatter(FormatStrFormatter('%.02f'))

fig.colorbar(surf, shrink=0.5, aspect=5)

plt.show()

另请注意,我必须在plot命令中使用vmin和vmax关键字,否则颜色缩放将被nans抛出.