从嵌套字典开发matplotlib表面

Question

我有一个由以下内容生成的数据结构(其中a func1和func2是占位符函数，b i1等是占位符变量值)：

def func1(x,y,z):
    return x+y/z

def func2(x,y,z):
    return x/y+z

var1 = [i1, i2, ..., i]
var2 = [j1, j2, ..., j]
var3 = [k1, k2, ..., k]

data_bin = {}

for i in var1:
    data_bin[i] = {}

    for j in var2:
        data_bin[i][j] = {}

        for k in var3:
            data_bin[i][j][k] = [func1(i,j,k), func2(i,j,k)]

这会产生如下的数据结构：

{i1 : {j1 : {k1 : [func1_val, func2_val], ...}, ...}, ...}

我正在尝试创建像这样的图(伪代码)

for given i1:
    x-axis = j
    y-axis = k
    z-axis = func1_val

或

for given k1:
    x-axis = i
    y-axis = j
    z-axis = func2_val

我如何遍历字典，以便将这些值提取到工作箱中，以便在matplotlib或其他地方使用？

谢谢!

Answer 1

matplotlib绘图的标准方法是将数据存储在numpy数组中。

在本例中，您可以定义一个网格：

mesh1, mesh2, mesh3 = np.meshgrid(var1, var2, var3)

它将定义3个3d阵列，它们可以很容易地用作matplotlib曲面图的输入。

然后，函数可以是没有循环的调用，操作将直接按元素执行。即

res1 = func1(mesh1,  mesh2, mesh3) 

并最终使用类似于此伪代码的代码进行绘图：

for i in var1:
    plt.plot_surface(mesh2[i,:,:], mesh3[i,:,:], res1[i,:,:]) 

然而，在非常大的数组的情况下，创建3d网格可能会消耗太多的内存。因此，构建2d网格并在第三个网格上循环可能是一个更好的想法。其中一个示例是：

mesh2, mesh3 = np.meshgrid(var2, var3) # it can be defined outside because only var1 varies during the loop
for i in var1:
    res1 = func1(i,mesh2,mesh3)
    plt.plot_surface(mesh2, mesh3, res1)