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matplotlibで3Dプロットを作成したいと思います。

データは次のとおりです。各行に3DプロットのY座標を含む行列があります。各行の最初の要素は、3DプロットのX座標です。最後に、2番目のマトリックスには、X、Y位置の各ポイントの高値が含まれています。したがって、この2番目のマトリックスには私のZ座標が含まれています。両方の行列は、Pythonを使用した配列の配列です。以下を取得するためにデータを変換する方法を知りたいです：

  • このように、Xに対応する各1d信号のプロット（写真はオンラインで入手可能）ここに画像の説明を入力してください
  • このような同じデータのワイヤーフレームプロットここに画像の説明を入力してください

ワイヤーフレーム作業用のヘルパー関数を作成しました。

 ########  HELPER FOR PLOT 3-D

 def plot_3d(name,X,Y,Z):

     fig = plt.figure(name)
     ax = fig.gca(projection='3d')
     X = np.array(X)
     Y = np.array(Y)
     Z = np.array(Z)
     ax.plot_wireframe(X,Y,Z,rstride=10,cstride=10)
     ax.set_xlabel('X Label')
     ax.set_ylabel('Y Label')
     plt.show()

しかし、データX、Y、Zを変換して、X、Y、Zの2Dリストが必要なmatplotlib関数の要件に合うようにする方法がわかりません。

最初のグラフについては、ヘルプを読み、3Dで2Dプロットを使用したいと思います。ソースコードの例は次のとおりです。

x = np.linspace(0, 1, 100)
y = np.sin(x * 2 * np.pi) / 2 + 0.5
ax.plot(x, y, zs=0, zdir='z', label='zs=0, zdir=z')

ここで、zは定数座標です。私の場合、xは定数座標です。私は適応します

        fig = plt.figure('2d profiles')
        ax = fig.gca(projection='3d')
        for i in range(10):
             x = pt  ## this is a scalar
             y = np.array(y)
             z = np.array(z)
             ax.plot(xs = x, y, z, xdir='x')
        plt.show()

しかし、警告があります：non-keyword arg after keyword arg。直し方？

ありがとう、よろしく

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一連のベクトルの3Dでの表示に関して、私は次の「ほぼ機能する」ソリューションを用意しました。

def visualizeSignals(self, imin, imax):

    times = self.time[imin:imax]
    nrows = (int)((times[(len(times)-1)] - times[0])/self.mod) + 1

    fig = plt.figure('2d profiles')
    ax = fig.gca(projection='3d')
    for i in range(nrows-1):
        x = self.mat1[i][0] + self.mod * i
        y = np.array(self.mat1T[i])
        z = np.array(self.mat2[i])
        ax.plot(y, z, zs = x, zdir='z')

    plt.show()

2Dサーフェスまたはメッシュグリッドプロットについては、メッシュグリッドを使用します。メッシュグリッドがどのように構築されているかを理解したら、自分でメッシュグリッドを再現できることに注意してください。meshgridの詳細については、この投稿を参照してください。

コードは次のとおりです（クラスメンバーを参照しているため、そのまま使用することはできませんが、使用しているmatplotlibの3dプロットメソッドに基づいてコードをビルドできます）

def visualize(self, imin, imax, typ_ = "wireframe"):
    """
    3d plot signal between imin and imax
    . typ_: type of plot, "wireframce", "surface"
    """

    times = self.retT[imin:imax]
    nrows = (int)((times[(len(times)-1)] - times[0])/self.mod) + 1

    self.modulate(imin, imax)

    fig = plt.figure('3d view')
    ax = fig.gca(projection='3d')

    x = []
    for i in range(nrows):
        x.append(self.matRetT[i][0] + self.mod * i)

    y = []
    for i in range(len(self.matRetT[0])):
        y.append(self.matRetT[0][i])
    y = y[:-1]


    X,Y = np.meshgrid(x,y)

    z = [tuple(self.matGC2D[i]) for i in range(len(self.matGC))] # matGC a matrix

    zzip = zip(*z)

    for i in range(len(z)):
        print len(z[i])

    if(typ_ == "wireframe"):
        ax.plot_wireframe(X,Y,zzip)
        plt.show()
    elif(typ_ == "contour"):
        cset = ax.contour(X, Y, zzip, zdir='z', offset=0)
        plt.show()
    elif(typ_ == "surf_contours"):
        surf = ax.plot_surface(X, Y, zzip, rstride=1, cstride=1, alpha=0.3)
        cset = ax.contour(X, Y, zzip, zdir='z', offset=-40)
        cset = ax.contour(X, Y, zzip, zdir='x', offset=-40)
        cset = ax.contour(X, Y, zzip, zdir='y', offset=-40)
        plt.show()
于 2012-08-02T08:18:20.403 に答える