1D和ND绘图之间的差异

Question

我已经在Matplotlib上进行了一段时间的绘图并注意到一些绘图技术（如3D绘图和其他绘图技术）要求数据存在于尺寸超过1D的数组中。例如，如果我有1D阵列X，Y，Z，那么我将无法在3D图中绘制它们。但是，如果我将相同的阵列重塑为2D或任何ND，然后我可以在3D中绘制它们。我的问题是，为什么你认为这会发生？更重要的是，重塑和1D阵列之间存在差异（就其数据而言）？

Answer 1

让我们调查ax.contour。有example in the docs：

from mpl_toolkits.mplot3d import axes3d
import matplotlib.pyplot as plt

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
X, Y, Z = axes3d.get_test_data(0.05)
print(X.shape, Y.shape, Z.shape)
# ((120, 120), (120, 120), (120, 120))
cset = ax.contour(X, Y, Z)
ax.clabel(cset, fontsize=9, inline=1)

plt.show()

print语句显示ax.contour可以接受2D输入。 如果我们要将X和Y数组更改为1D数组：

X, Y, Z = axes3d.get_test_data(0.05)
X = X.reshape(-1)
Y = Y.reshape(-1)
print(X.shape, Y.shape, Z.shape)

然后我们得到

((14400,), (14400,), (120, 120))

作为形状，并引发TypeError：

TypeError: Length of x must be number of columns in z,
and length of y must be number of rows.

所以似乎别无选择。 ax.contour期望2D数组。