Matplotlib 2.0.2的Plot_trisurf

Question

将matplotlib版本从1.3.1更新为2.0.2后，当我想使用plot_trisurf通过3d-points生成TIN时，我得到了一个难以理解的结果。我的测试代码如下：

import sys
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.ticker import MaxNLocator
from matplotlib import cm
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import numpy
from numpy.random import randn
from scipy import array, newaxis

chunk = numpy.loadtxt('test.xyz')  #test.xyz contains 38010 points,
DATA=numpy.array(chunk)
Xs = DATA[:,0]
Ys = DATA[:,1]
Zs = DATA[:,2]

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')

surf = ax.plot_trisurf(Xs, Ys, Zs, cmap=cm.jet, linewidth=0)
fig.colorbar(surf)

ax.xaxis.set_major_locator(MaxNLocator(5))
ax.yaxis.set_major_locator(MaxNLocator(6))
ax.zaxis.set_major_locator(MaxNLocator(5))

fig.tight_layout()
plt.show()

test.xyz文件包含38010个点。它的某些部分显示如下，可以找到完整的文件here。

512743.63 5403547.33 308.68
512743.62 5403547.33 308.70
512743.61 5403547.33 308.72
512743.60 5403547.34 308.68
512743.60 5403547.33 308.73
512741.50 5403547.36 309.05
512741.50 5403547.36 309.07
512741.49 5403547.46 309.09
512741.48 5403547.46 309.07
512741.47 5403547.46 309.10
512741.47 5403547.45 309.13
512741.46 5403547.37 309.04
512739.39 5403547.51 309.10
512739.39 5403547.48 309.34
512739.38 5403547.60 309.25
512739.37 5403547.71 309.15
512739.39 5403547.49 310.65
512739.39 5403547.48 310.70
512739.38 5403547.49 310.69
512739.37 5403547.48 310.72
512739.36 5403547.39 310.64
512739.32 5403547.41 309.20
512737.33 5403547.26 313.14
512737.33 5403547.37 313.09
512737.32 5403547.38 313.03
512737.30 5403547.37 313.12
512737.30 5403547.26 313.14
512735.22 5403547.41 311.72
512735.22 5403547.43 312.29
512735.22 5403547.49 312.59
512735.21 5403547.51 312.48
512735.20 5403547.60 312.53
512735.19 5403547.61 312.48
512735.18 5403547.72 312.40
512735.18 5403547.71 312.49
512735.17 5403547.71 312.51
512735.16 5403547.70 312.58
512735.15 5403547.61 312.52

更新后，结果显示为：

我认为这是错误的，因为我提供了足够的点来生成TIN，但结果似乎只使用了一小部分。在更新matplotlib之前，我可以得到如下结果：  

Answer 1

非常感谢所有回复。此问题已得到解决，详细信息显示在Problem about plot_trisurf of matplotlib 2.0.2中。 在这里，我很高兴能够展示我的成绩。 在计算qhull中的Delaunay三角剖分时，问题是有限精度问题，该问题考虑了接近的点（根据单词'near'的复杂定义）是相同的，因此三角测量比期望的更简单。对于有限精度，数据集是极端的（以坏的方式），因为关于它们的平均值的点的扩展很小（x.mean（）= 512767，x.max（） - x.min（）= 134，y .mean（）= 303，y.max（） - y.min（）= 5403707）。这由Ian Thomas解释。 因此，我更正了我的测试代码如下：

import sys
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.ticker import MaxNLocator
from matplotlib import cm
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import numpy
from numpy.random import randn
from scipy import array, newaxis

chunk = numpy.loadtxt('test.xyz')  #test.xyz contains 38010 points,
DATA=numpy.array(chunk)
Xs = DATA[:,0]
Ys = DATA[:,1]
Zs = DATA[:,2]

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
#surf = ax.plot_trisurf(Xs, Ys, Zs, cmap=cm.jet, linewidth=0)
surf = ax.plot_trisurf(Xs-Xs.mean(), Ys-Ys.mean(), Zs, cmap=cm.jet, linewidth=0)
fig.colorbar(surf)

ax.xaxis.set_major_locator(MaxNLocator(5))
ax.yaxis.set_major_locator(MaxNLocator(6))
ax.zaxis.set_major_locator(MaxNLocator(5))

fig.tight_layout()
plt.show()

之前，结果显示为：

之后，结果显示为：

总而言之，这实际上并不是不同matplotlib版本之间的问题，而且当前版本足以应对大多数用例。如果有人希望可以轻松纠正轴刻度线，可以参考ImportanceOfBeingErnest的method.