Matplotlib plot_surface：如何将一维数组转换为所需的二维输入？

Question

也许这个问题是重复的，因为我可以想象很多人都面临这个问题。 如果是这样，请原谅我。

我想在 Matplotlib 3D 中绘制一个球体。 为此，我有一堆 xyz 坐标。 当我用plot_trisurf绘制它时，我得到了这个：

所以我想尝试plot_surface ，但后来我收到错误ValueError: Argument Z must be 2-dimensional.

这篇文章解释了为什么plot_surface的输入是 2D 的。

我的问题是：如何将我的常规 xyz 坐标转换为plot_surface需要的格式？

编辑：好的，我知道 3 元组可以有不同的解释。 有没有办法将plot_trisurf与某种极坐标一起使用，这样它就不会“通过 xy 平面”而是从坐标原点以球形方式进行插值？

Answer 1

如果您的点是以类似网格的方式创建的，最好同时创建网格，例如在这篇文章中。

似乎plot_trisurf为开放表面（如矩形桌布）而不是封闭表面创建了一个网格。

如果点组织得不好，但您知道所有点都位于凸 3D 表面（例如球体）上，您可以计算 3D 凸包并绘制它。

下面的代码就是这样做的。 请注意，有些三角形看起来更暗，有些看起来更亮。 这是因为ConvexHull返回的三角形没有很好地定向（例如，顺时针方向将指示多边形的外表面）。 为此，您需要计算每个三角形的表面法线并反转三角形，以防该法线与三角形中心的点积为负（假设0,0,0位于球体内）。

如果您需要更多的 3D 绘图能力， Mayawi 库会更合适。

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

xyz = np.random.randn(3, 50) # random 3D points
xyz /= np.linalg.norm(xyz, axis=0) # project each point on a unit sphere

fig = plt.figure()
ax = fig.gca(projection='3d')

hull = ConvexHull(xyz.T)
ax.plot_trisurf(*xyz, triangles=hull.simplices, linewidth=0.2, antialiased=True)
plt.show()