在python中绘制3D表面

Question

虽然有多个关于如何使用XYZ格式绘制3D曲面的信息源。我有一个扫描激光器的CSV文件，它不提供X和Y的坐标信息，只提供矩形网格的Z坐标。

文件是800 x 1600，只有z坐标。 Excel可以使用曲面图非常容易地绘制它，但是受到大小的限制。

我该如何解决这个问题？

Screenshot of data format

Answer 1

您只需要创建X和Y坐标的数组。我们可以使用numpy.meshgrid执行此操作。在下面的示例中，我将单元格大小设置为1.，但您可以通过更改cellsize变量轻松扩展它。

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

# Create x, y coords
nx, ny = 800, 1600
cellsize = 1.
x = np.arange(0., float(nx), 1.) * cellsize
y = np.arange(0., float(ny), 1.) * cellsize
X, Y = np.meshgrid(x, y)

# dummy data
Z = (X**2 + Y**2) / 1e6

# Create matplotlib Figure and Axes
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')

print X.shape, Y.shape, Z.shape

# Plot the surface
ax.plot_surface(X, Y, Z)

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

plt.show()

Answer 2

我遇到了类似的问题，@tmdavison 的回复使我朝着正确的方向前进。但是这个答案在从 CSV 文件中检索数据的部分不清楚。

这是我的解决方案。

import csv
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy

def csv_3d(file_name):
    """Draw content of csv file with matplotlib 3D like MS Excel."""
    data = [
      [float(i.replace(',', '.')) for i in row]
      for row in csv.reader(open(file_name), delimiter=';')
    ]
    # matplotlib/numpy magic
    x_arr, y_arr = numpy.meshgrid(
      numpy.arange(0.0, float(len(data[0])), 1.0),  # x: number of columns in csv
      numpy.arange(0.0, float(len(data)), 1.0),  # y: number of rows in csv
    )
    z_arr = numpy.array(data)  # transform csv data into 2D values numpy array

    plt.figure(num=file_name)
    axes = plt.axes(projection="3d")
    axes.plot_surface(x_arr, y_arr, z_arr)
    plt.show()

csv_3d('my.csv')