用python从{x，y，z}散点数据绘制三维曲面

Question

我正在尝试绘制一个三维曲面，它被构造成适合python中的某些{x，y，z}点——理想情况下类似于Mathematica^{}函数。到目前为止，我已经尝试了plot_surface和plot_wireframe关于我的观点，但没有结果。

只有轴使用plot_surface呈现。plot_wireframe给出了一堆模糊的对象形状的曲线，但不是文档中显示的那种好的排序： 与来自ListSurfacePlot3D的结果进行比较：

下面是一个最小的工作示例，使用我发布的test.csv文件here：

import csv
from matplotlib import pyplot
import pylab
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

hFile = open("test.csv", 'r')
datfile = csv.reader(hFile)
dat = []

for row in datfile:
        dat.append(map(float,row))

temp = zip(*(dat))

fig = pylab.figure(figsize=pyplot.figaspect(.96))
ax = Axes3D(fig)

那么，要么

ax.plot_surface(temp[0], temp[1], temp[2])
pyplot.show()

或者

ax.plot_wireframe(temp[0], temp[1], temp[2])
pyplot.show()

这就是它使用plot_surface呈现的方式： 使用plot_wireframe： 使用ListSurfacePlot3D：

Answer 1

plot_surface期望X，Y，Z值以2D数组的形式出现，正如np.meshgrid返回的那样。当以这种方式对输入进行规则网格化时，plot函数隐式知道曲面中哪些顶点彼此相邻，因此应该与边连接。但是，在您的示例中，您要将一维坐标向量传递给它，因此绘图函数需要能够确定哪些顶点应该连接。

plot_trisurf函数确实通过执行Delaunay三角剖分来处理间距不规则的点，以确定哪些点应以避免“薄三角形”的方式与边连接：