matplotlib - surface 3d à partir d'un tableau rectangulaire de hauteurs

Je suis en train de tracer certaines HDF données dans matplotlib. Après les importer à l'aide de h5py, les données sont stockées sous forme de tableau, comme ceci:

array([[151, 176, 178],
       [121, 137, 130],
       [120, 125, 126])

Dans ce cas, les valeurs x et y sont simplement l'index du tableau de domaines, alors que la valeur de z est la valeur de champ. Dans l' (x,y,z) de la forme, il devrait ressembler à:

(1,1,151)
(2,1,176)
(3,1,178)
(1,2,121)
...

et ainsi de suite.

Est-il un moyen facile de faire une surface de terrain de ce type de données? Je sais que je peux le changer en (x,y,z) n-uplets par itération sur tout le tableau, mais peut-être qu'il n'est pas nécessaire?

source d'informationauteur Paweł Rumian

  1. 33

    Si vous voulez un 3-d de la surface de la parcelle, vous devez créer la meshgrid premier. Vous pouvez essayer:

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

X = np.arange(1, 10)
Y = np.arange(1, 10)
X, Y = np.meshgrid(X, Y)
R = np.sqrt(X**2 + Y**2)
Z = np.sin(R)
fig = plt.figure()
ax = fig.gca(projection='3d')
surf = ax.plot_surface(X, Y, Z, rstride=1, cstride=1, cmap='hot', linewidth=0, antialiased=False)
ax.set_zlim(-1.01, 1.01)

fig.colorbar(surf, shrink=0.5, aspect=5)
plt.show()

    qui va générer,
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    Toutefois, si la seule information pertinente est dans les valeurs z, vous pouvez simplement utiliser imshow. Ici, les valeurs z sont représentées par leur couleur. Vous pouvez atteindre cet objectif:

    im = plt.imshow(Z, cmap='hot')
plt.colorbar(im, orientation='horizontal')
plt.show()

    Qui donnera,

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