在python中从{x，y，z} - 散射数据绘制3D表面

Question

我正在尝试绘制一个3D表面，以适应python中的某些{x，y，z}点 - 理想情况下就像Mathematica ListSurfacePlot3D函数。到目前为止，我已经尝试了plot_surface和plot_wireframe我的观点无济于事。

仅使用plot_surface渲染轴。 plot_wireframe给出了一堆波浪形，模糊地呈现在对象的形状中，但不是文档中显示的漂亮类型： 与ListSurfacePlot3D的结果进行比较：

这是一个最小的工作示例，使用我发布的here：

的test.csv文件

import csv
from matplotlib import pyplot
import pylab
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

hFile = open("test.csv", 'r')
datfile = csv.reader(hFile)
dat = []

for row in datfile:
        dat.append(map(float,row))

temp = zip(*(dat))

fig = pylab.figure(figsize=pyplot.figaspect(.96))
ax = Axes3D(fig)

然后，

ax.plot_surface(temp[0], temp[1], temp[2])
pyplot.show()

或

ax.plot_wireframe(temp[0], temp[1], temp[2])
pyplot.show()

这是使用plot_surface呈现的方式： 并使用plot_wireframe： 并使用ListSurfacePlot3D：

Answer 1

plot_surface期望以np.meshgrid返回的二维数组形式的X，Y，Z值。当输入以这种方式定期网格化时，绘图函数隐式地知道表面中的哪些顶点彼此相邻，因此应该与边连接。但是，在您的示例中，您正在处理一维坐标向量，因此绘图函数需要能够确定应该连接哪些顶点。

plot_trisurf函数通过执行Delaunay三角剖分来确定哪些点应该与边连接，以避免“薄三角形”，从而处理不规则间隔的点：