在python中绘制3D曲面

Question

虽然有几个关于如何用XYZ格式绘制3D表面的来源。我有一个来自扫描激光的CSV文件，它没有提供X和Y的坐标信息，只提供了一个矩形网格的Z坐标。

这个文件是800x1600，只有z坐标。Excel可以很容易地用曲面图绘制它，但受到大小的限制。

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。我们可以用numpy.meshgrid做到这一点。在下面的示例中，我将单元格大小设置为1.，但是您可以通过更改cellsize变量轻松地对其进行缩放。

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()

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Answer 2

我遇到了类似的问题，@tmdavison的回复让我找到了正确的方向。但这个答案在从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')