为什么在matplotlib中进行3d绘图时，Z必须是二维的

Question

我正在尝试使用this site中的代码来绘制3d Surface plots：

X、Y和Z的取值如下：

from math import pi
from numpy import cos, meshgrid
alpha = 0.7
phi_ext = 2 * pi * 0.5

def flux_qubit_potential(phi_m, phi_p):
    return 2 + alpha - 2 * cos(phi_p)*cos(phi_m) - alpha * cos(phi_ext - 2*phi_p)

phi_m = linspace(0, 2*pi, 100)
phi_p = linspace(0, 2*pi, 100)
X,Y = meshgrid(phi_p, phi_m)
Z = flux_qubit_potential(X, Y).T

3d打印是用以下代码完成的：

from mpl_toolkits.mplot3d.axes3d import Axes3D

fig = plt.figure(figsize=(14,6))

# `ax` is a 3D-aware axis instance, because of the projection='3d' keyword argument to add_subplot
ax = fig.add_subplot(1, 2, 1, projection='3d')

p = ax.plot_surface(X, Y, Z, rstride=4, cstride=4, linewidth=0)

# surface_plot with color grading and color bar
ax = fig.add_subplot(1, 2, 2, projection='3d')
p = ax.plot_surface(X, Y, Z, rstride=1, cstride=1, cmap=cm.coolwarm, linewidth=0, antialiased=False)
cb = fig.colorbar(p, shrink=0.5)

然而，如果我用我的X，y，z 3d数据(下面给出的样本)替换x，Y和Z，就会出现一个错误Z has to be 2 dimensional。如何使用常用的x，y，z值进行绘图，如下所示：

   x   y   z
0  12  0  0.1
1  13  1  0.8
2  14  3  1.0
3  16  4  1.2
4  18  4  0.7

Answer 1

这是因为，在我的理解中，要绘制一个表面，你需要形成一个polygon mesh。要绘制3d曲面，您需要有小正方形，例如，在xy平面上，然后为所有x-y点设置1个相应的z值。正方形的面积越小，意味着网格越细，分辨率越高(表面看起来很平滑)。现在，如果您有一组任意的xyz点，matplotlib如何确定要绘制的曲面。这就是为什么需要网格的原因。当然，您可以使用您的数据绘制3d scatter或line plots。

Answer 2

在documentation中，你会发现x，y和z需要一个二维数组。对于坐标x和y，您需要使用numpy.meshgrid，如第一段代码中所示。这将为每个坐标创建一个二维数组，其中x和y在另一个方向上是恒定的，并且在其自己的方向上是可变的。

关于z，这也需要是一个2D数组，因为Axes3D.surface_plot 将2D数组z的每个元素映射到由x和y定义的2D网格。

因此，当您使用自己的x、y和z时，请确保将numpy.meshgrid用于x和y，然后定义z= f(x，y) (例如，您显示的函数flux_qubit_potential )。

编辑

在OP的注释之后，很明显，期望的输出是一个图，其中函数g是g= f(x，y，z)。这意味着g最终是一个3D数组。要在等参曲面方面做到这一点，请看一下these answers。