matplotlib 3d从2d numpy数组顶点散布错误

Question

我很困惑为什么这不起作用。 我正在从csv文件中将一堆浮点数据拖入numpy数组中，我只想根据数组中的3列创建3d散点图。

#import data from the csv file
data = np.genfromtxt('data.csv', delimiter=',', dtype=float, skiprows=1)
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
ax.scatter(data[:,1], data[:,2], data[:,7], c='r', marker='0')
plt.show()

每次我得到一个断言错误：

/usr/lib/pymodules/python2.7/matplotlib/path.pyc in __init__(self, vertices, codes, _interpolation_steps, closed)
127             codes[-1] = self.CLOSEPOLY
128 
--> 129         assert vertices.ndim == 2
130         assert vertices.shape[1] == 2
131 

AssertionError:

我有...只是想通了，但是我将以任何方式发布，因为那是我遇到过的最无用的错误消息。 问题出在这里：

ax.scatter(data[:,1], data[:,2], data[:,7], c='r', marker='0')

marker ='0'是无效的，我的意思是击中marker ='o'，一旦修复，它就可以正常工作。

Answer 1

您可以使用Axes3DSubplot对象的scatter3D()方法：

from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')

ax.scatter3D(data[:,1], data[:,2], data[:,7], c='r', marker='0')