поверхностные участки для прямоугольных массивов в matplotlib

Question

Я пытаюсь использовать matplotlib для создания графика поверхности прямоугольного массива (в моем случае это 47x70).Этот массив организован следующим образом:

47 - это измерение указывает число признаков

70 - это измерение указывает количество выборок

Массив содержит значения для этихособенности в каждом образце.

Если бы я генерировал график поверхности в MATLAB или Octave, это действительно просто.

vals = csvread("vals.csv"); surf(vals)

Вывод выглядит примерно так -

Массив в vals.csv был сгенерирован следующим образом -

tempvals = np.random.randint(0, 10000, size = (47, 70))
np.savetxt("vals.csv", tempvals, delimiter=',')

Как это сделать в python / matplotlib?

Здесь есть довольно хороший ответ .Однако этот ответ использует некоторую интерполяцию, которую я не могу использовать.Я хочу представить свои значения напрямую.

Я пытался написать что-то очень простое.Вот так -

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

vals = np.genfromtxt('vals.csv', delimiter=',')

fig1 = plt.figure(1, figsize = (9, 6))
ax1 = fig1.add_subplot(111, projection = '3d')
xax = np.arange(0, 46)
yax = np.arange(0, 70)
xax, yax = np.meshgrid(yax, xax)

Axes3D.plot3D(xax, yax, vals)

Это, конечно, не с ошибкой -

AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'has_data'

Я прошел всю эту страницу но мне чего-то не хватает.Как я могу создать графики поверхности для прямоугольных массивов?

Answer 1

Я думаю, что это приводит к результату, похожему на график surf(vals) matlab, с которым вы связались: matplotlib - трехмерная поверхность из прямоугольного массива высот .

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

# gen random 2d array and write to csv file
tempvals = np.random.randint(0, 10000, size = (47, 70))
np.savetxt("vals.csv", tempvals, delimiter=',')

# read from csv
vals = np.genfromtxt('vals.csv', delimiter=',')
val_xdim, val_ydim = vals.shape

# generate meshgrid for plot
xax = np.arange(0, val_xdim)
yax = np.arange(0, val_ydim)
xax, yax = np.meshgrid(yax, xax)

# plot and save
fig = plt.figure()
ax = fig.gca(projection='3d')
surf = ax.plot_surface(xax, yax, vals, rstride=1, cstride=1, cmap='viridis', linewidth=0, antialiased=False)
ax.plot_wireframe(xax, yax, vals, color='k', lw=0.05, alpha=0.3)
fig.colorbar(surf, shrink=0.5, aspect=5)
plt.savefig("rand_3d_surf.png", dpi=160)

, которыйпроизводит: