从3D numpy数组创建3D绘图

Question

好的，所以我觉得应该有一种简单的方法来使用matplotlib创建三维散点图。我有一个3Dnumpy数组(dset)，其中0是我不想要的点，1是我想要的点，基本上现在为了绘制它，我必须单步执行三个for:循环：

for i in range(30):
    for x in range(60):
        for y in range(60):
            if dset[i, x, y] == 1:
                ax.scatter(x, y, -i, zdir='z', c= 'red')

对于如何更有效地完成这项工作，有什么建议吗？任何想法都将不胜感激。

Answer 1

如果您有一个这样的dset，并且只想获得1值，那么可以使用nonzero，它“返回一个数组元组，每个数组对应a的一个维度，包含该维度中非零元素的索引”。

例如，我们可以制作一个简单的3d数组：

>>> import numpy
>>> numpy.random.seed(29)
>>> d = numpy.random.randint(0, 2, size=(3,3,3))
>>> d
array([[[1, 1, 0],
        [1, 0, 0],
        [0, 1, 1]],

       [[0, 1, 1],
        [1, 0, 0],
        [0, 1, 1]],

       [[1, 1, 0],
        [0, 1, 0],
        [0, 0, 1]]])

并找到非零元素所在的位置：

>>> d.nonzero()
(array([0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2]), array([0, 0, 1, 2, 2, 0, 0, 1, 2, 2, 0, 0, 1, 2]), array([0, 1, 0, 1, 2, 1, 2, 0, 1, 2, 0, 1, 1, 2]))
>>> z,x,y = d.nonzero()

如果我们想要一个更复杂的切分，我们可以做一些类似(d > 3.4).nonzero()之类的事情，因为True的整数值是1，并且计数为非零。

最后，我们绘制：

import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
ax.scatter(x, y, -z, zdir='z', c= 'red')
plt.savefig("demo.png")

给予

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Answer 2

如果您希望避免使用nonzero选项(例如，如果您有一个3Dnumpy数组，其值应为数据点的颜色值)，您可以这样做，但可以使用ndenumerate保存一些代码行。

您的示例可能会变成：

for index, x in np.ndenumerate(dset):
    if x == 1:
        ax.scatter(*index, c = 'red')

我想关键是你不需要嵌套for循环来迭代多维numpy数组。