绘制 3 维 numpy 数组
Plotting a 3-dimensional numpy array
我有一个形状为 (128,128,384) 的 3d numpy 数组。我们称这个数组为“S”。该数组仅包含二进制值 0 或 1。
\现在\我想得到这个数组的 3d 图，这样\我有一个索引网格（x，y，z）并且对于 S 的每个条目，当它是一个时\我应该在 3d 网格中的相应索引处打印一个点。例如假设我在 S[120,50,36] 有 1 个条目，所以我应该在网格中的那个点得到一个点。
到目前为止，我已经尝试了很多方法，但已经能够实现一种非常慢的方法，因此在我的情况下是无用的。该方法是遍历整个数组并使用散点图。 \这里是我的代码片段：
from numpy import np
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import matplotlib.pyplot as plt
for i in range(0,128):
for j in range(0,128):
for k in range(0,384):
if S[i,j,k]==1:
ax.scatter(i,j,k,zdir='z', marker='o')
请向我推荐任何比这更快的方法。
另外，请注意我并不是要绘制数组中的条目。我的数组中的条目只是一个条件，告诉我是否应该根据某些索引进行绘制。
非常感谢
您可以使用 numpy.where.
在您的示例中，删除 for 循环并仅使用：
i, j, k = np.where(S==1)
ax.scatter(i,j,k,zdir='z', marker='o')
我有一个形状为 (128,128,384) 的 3d numpy 数组。我们称这个数组为“S”。该数组仅包含二进制值 0 或 1。
\现在\我想得到这个数组的 3d 图，这样\我有一个索引网格（x，y，z）并且对于 S 的每个条目，当它是一个时\我应该在 3d 网格中的相应索引处打印一个点。例如假设我在 S[120,50,36] 有 1 个条目，所以我应该在网格中的那个点得到一个点。
到目前为止，我已经尝试了很多方法，但已经能够实现一种非常慢的方法，因此在我的情况下是无用的。该方法是遍历整个数组并使用散点图。 \这里是我的代码片段：
from numpy import np
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import matplotlib.pyplot as plt
for i in range(0,128):
for j in range(0,128):
for k in range(0,384):
if S[i,j,k]==1:
ax.scatter(i,j,k,zdir='z', marker='o')
请向我推荐任何比这更快的方法。
另外，请注意我并不是要绘制数组中的条目。我的数组中的条目只是一个条件，告诉我是否应该根据某些索引进行绘制。
非常感谢
您可以使用 numpy.where.
在您的示例中，删除 for 循环并仅使用：
i, j, k = np.where(S==1)
ax.scatter(i,j,k,zdir='z', marker='o')