python 如何使用 matplotlib 制作 3D 数据表面图

Question

我正在尝试使用 matplotlib 制作实验数据的 3d 曲面图。我想针对相同的 X 和 Y 轴绘制不同的 Z 值。当我尝试下面的简单代码时，出现错误

"plot_surface() missing 1 required positional argument: 'Z' "。

Axes3D 包似乎只有在 Z 作为 X 和 Y 的函数而不是实际数据矩阵给出时才有效。有人知道解决这个问题的方法吗？

请注意，我需要的Zmatrix是实际数据，但我这里只是用了一个随机矩阵来说明。

import numpy as np
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import matplotlib.pyplot as plt
fig = plt.figure()

X=[2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20]
Y= [0,2500,5000,7500,10000,15000,20000,25000,30000,35000,40000,45000,50000,55000,60000,65000,70000]

Zmatrix=np.random.rand(len(X),len(Y))


Axes3D.plot_surface(X,Y,Zmatrix)

Answer 1

这是曲面图的示例。

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

  def fun(x, y):
      return x**2 + y

  fig = plt.figure()
  ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
  x = y = np.arange(-3.0, 3.0, 0.05)
  X, Y = np.meshgrid(x, y)
  zs = np.array([fun(x,y) for x,y in zip(np.ravel(X), np.ravel(Y))])
  Z = zs.reshape(X.shape)

  ax.plot_surface(X, Y, Z)

  ax.set_xlabel('X Label')
  ax.set_ylabel('Y Label')
  ax.set_zlabel('Z Label')

  plt.show()

Answer 2

您的代码存在一些问题：首先，您必须获得 X 和 Y 的 meshgrid（所有组合均为矩阵）。接下来在 Zmatrix 中交换 len(X) 和 len(Y)。然后先在 ax.

上定义 ax = Axes3D(plt.gcf()) 和 plot_surface

import numpy as np
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import matplotlib.pyplot as plt
fig = plt.figure()

X=[2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20]
Y= [0,2500,5000,7500,10000,15000,20000,25000,30000,35000,40000,45000,50000,55000,60000,65000,70000]
Xm, Ym = np.meshgrid(X, Y)
Zmatrix=np.random.rand(len(Y),len(X))

ax = Axes3D(plt.gcf())
ax.plot_surface(Xm, Ym, Zmatrix)

python 如何使用 matplotlib 制作 3D 数据表面图

How to make a 3D data surface plot using matplotlib in python

python

plot

matplotlib

surface