我正在尝试使用matplotlib中的this site代码绘制3d Surface plots：
X、Y和Z如下获得：
from math import pi
from numpy import cos, meshgrid
alpha = 0.7
phi_ext = 2 * pi * 0.5
def flux_qubit_potential(phi_m, phi_p):
return 2 + alpha - 2 * cos(phi_p)*cos(phi_m) - alpha * cos(phi_ext - 2*phi_p)
phi_m = linspace(0, 2*pi, 100)
phi_p = linspace(0, 2*pi, 100)
X,Y = meshgrid(phi_p, phi_m)
Z = flux_qubit_potential(X, Y).T3D绘图是通过以下代码完成的：
from mpl_toolkits.mplot3d.axes3d import Axes3D
fig = plt.figure(figsize=(14,6))
# `ax` is a 3D-aware axis instance, because of the projection='3d' keyword argument to add_subplot
ax = fig.add_subplot(1, 2, 1, projection='3d')
p = ax.plot_surface(X, Y, Z, rstride=4, cstride=4, linewidth=0)
# surface_plot with color grading and color bar
ax = fig.add_subplot(1, 2, 2, projection='3d')
p = ax.plot_surface(X, Y, Z, rstride=1, cstride=1, cmap=cm.coolwarm, linewidth=0, antialiased=False)
cb = fig.colorbar(p, shrink=0.5)但是，如果我用我的x，y，z 3d数据替换X，Y和Z（示例给予），则会出现Z has to be 2 dimensional的错误。如何使用通常的x，y，z值进行绘图，如下所示：
x y z
0 12 0 0.1
1 13 1 0.8
2 14 3 1.0
3 16 4 1.2
4 18 4 0.7
2条答案
按热度按时间carvr3hs1#
这是因为，在我的理解中，要绘制一个曲面，你需要形成一个polygon mesh。要绘制一个3d表面，你需要有小的正方形，例如，在xy平面上，然后为所有的x-y点有一个相应的z值。正方形的面积越小，意味着网格越细，分辨率越高（表面平滑）。）现在，如果你有任意一组xyz点，matplotlib如何确定要绘制哪个曲面。这就是为什么需要网格。当然，您可以使用数据绘制3d scatter或线图。
cqoc49vn2#
在documentation中，你会发现
x，y和z需要一个2D数组。对于坐标x和y，您需要使用numpy.meshgrid，如第一段代码所示。这将为每个坐标创建一个2D阵列，其中x和y沿着另一个方向恒定，并在其自身方向上变化。对于
z，这也需要是一个2D数组，因为Axes3D.surface_plot将2D数组z的每个元素Map由x和y定义的2D网格。因此，当您使用自己的
x，y和z时，请确保将numpy.meshgrid用于x和y，然后定义z = f（x，y）（e.例如，您显示的函数flux_qubit_potential）。编辑：
在OP的注解之后，很清楚所需的输出是函数
g为g = f（x，y，z）的曲线图。这意味着g最终是一个3D数组。要在等值面方面做到这一点，请看these answers。