matplotlib 奇怪的绘图表面

Question

我正在尝试生成一个 3D 高度图，我有一个规则网格，传感器收集的高度数据和数据存储在一个名为“data.txt”的文件中。 数据每行存储一个数据。 github上的文件链接

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as pit

from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
from scipy.stats import multivariate_normal
from matplotlib import cm

x = np.linspace(0,350,18)
y = np.linspace(0,350,15)
z = np.loadtxt('data.txt')

xx,yy = np.meshgrid(x,y)
fig = pit.figure()
ax = fig.add_subplot(111,projection='3d')
ax.scatter(xx,yy,z)

使用上面的代码，我得到了一个分散。 这看起来不错的样子！ 我发现了这个，我想将图形转换为表面，而不是添加下面的代码，但看起来很奇怪

xa = np.reshape(xx, (18,15))
ya = np.reshape(yy, (18,15))
za = np.reshape(z, (18,15))
surf=ax.plot_surface(xa,ya,za,cmap="summer",linewidth=0,antialiased=False, alpha=0.5)
fig.colorbar(surf)
pit.show()

图片

我不知道发生了什么，看起来太奇怪了！ 我应该平滑它吗？

Answer 1

您需要使用前面定义的xx和yy并将z重塑为与xx相同的形状：

za = z.reshape(xx.shape)
fig = pit.figure()
ax = fig.add_subplot(111,projection='3d')
surf=ax.plot_surface(xx,yy,za,cmap="summer",linewidth=0,antialiased=False, alpha=0.5)
fig.colorbar(surf)
pit.show()

请注意，为了更清楚，我已经旋转了图表。

Answer 2

我认为你需要 scipy.griddata。 试试这个代码：

from scipy.interpolate import griddata
za = griddata(x, y, z, (xx, yy), method='linear')
surf=ax.plot_surface(xx,yy,za,cmap="summer",linewidth=0,antialiased=False, alpha=0.5)
fig.colorbar(surf)
plt.show()