具有不同数组大小的Python 3D图

Question

我已经使用Matlab几年了（在我看来）相当容易，并且在涉及到3D图形（例如surf ， contour或contourf ）时功能强大。 对我来说，在Python中执行相同的操作至少似乎更不直观。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
t = np.arange(0,100,0.1) # time domain
sp = np.arange(0,50,0.2) # spatial domain
c = 0.5
u0 = np.exp(-(sp-5)**2)  
u = np.empty((len(t),len(sp))
for i in range(0,len(t)):
  u[i][:] = u0*(sp-c*t)
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111,projection='3d')
ax.plot_surface(t,sp,u)
plt.show()

因此，在Matlab中，我认为就这么容易。 为了获得3D绘图（表面或其他任何东西），我该怎么办，该绘图具有两个分别用于x和y尺寸的数组，且两个数组的大小不同，而z矩阵为每个栅格点赋予一个值？

由于这是一个基本问题，请多解释一点，或者给我一个带有答案的链接。 不幸的是，到目前为止，我并不真正理解我阅读的代码中发生的有关此问题的情况。

Answer 1

我认为您编写的内容也不会在Matlab中运行（我可能是错的，我有一段时间没有使用它了）。

要执行plot_surface(X, Y, Z) ， X, Y, Z必须是大小相等的2D数组。 因此，就像在matlab中一样：

T, SP = numpy.meshgrid(t, sp)
plot_surface(T, SP, u)