web-dev-qa-db-ja.com

Matplotlibを使用した3Dプロット

this の例とまったく同じように、表面とその輪郭を3Dでプロットしようとしています。

これは私がそれをするために使用しているコードです：

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

def plot_3d_contour(x_dim, y_dim, x_steps, y_steps, scalar_field, file_path):
    fig = plt.figure()

    x, y = numpy.mgrid[-x_dim/2:x_dim/2:x_steps*1j, -y_dim/2:y_dim/2:y_steps*1j]
    v_min = numpy.min(scalar_field)
    v_max = nupmy.max(scalar_field)

    ax = fig.gca(projection='3d')

    cset = ax.contourf(x, y, scalar_field, zdir='z', offset=v_min, cmap=cm.coolwarm)
    cset = ax.contourf(x, y, scalar_field, zdir='x', offset=-x_dim/2-1, cmap=cm.coolwarm)
    cset = ax.contourf(x, y, scalar_field, zdir='y', offset=y_dim/2+1, cmap=cm.coolwarm)

    ax.plot_surface(x, y, scalar_field, rstride=10, cstride=10, alpha=0.3)

    ax.set_xlabel('X')
    ax.set_xlim(-x_dim/2-1, x_dim/2+1)
    ax.set_ylabel('Y')
    ax.set_ylim(-y_dim/2-1, y_dim/2+1)
    ax.set_zlabel('Z')
    ax.set_zlim(v_min, v_max)

    plt.savefig(file_path + '.jpg')
    plt.close()

scalar_field = numpy.loadtxt('../scalar_field', delimiter=",")
plot_3d_contour(12, 12, 100, 100, scalar_field, 'scalar_field3D')

ただし、輪郭（zdir=y）が表面上にあるという奇妙な動作が発生しています。その上、私はz_dir=zで奇妙な輪郭を取得しています（セクションが欠落しています）：

enter image description here

何が足りないのかしら。スカラー場は ここ で見つけることができます。

pythonmatplotlibmplot3dcontourf
23
pceccon

私はアジャンに同意します。各matplotlibのアーティスト（つまり、PolygonCollection）が別々にレンダリングされるため、問題が発生すると思います。同じオブジェクトの異なる面をシーン内の別のオブジェクトの異なる側にレンダリングする方法はありません。

これが便利なコードです：

from mpl_toolkits.mplot3d import axes3d
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import cm
import numpy as np

file_path = "./3D_surface_and_contour.jpg"
p = 0.05
f = -0.01

def get_data(p):
    x, y, z = axes3d.get_test_data(p)
    z = f * z
    return x, y, z

def plot_3d_contour(p, f):
    nrows = 4
    ncols = 5

    x, y, z = get_data(p)

    x_min, x_max = np.min(x), np.max(x)
    y_min, y_max = np.min(y), np.max(y)
    z_min, z_max = np.min(z), np.max(z)

    fig = plt.figure(figsize=(15, 10))
    for n in range(nrows * ncols):
        i = n % ncols
        j = n / ncols
        k = n + 1
        if j == 0:
            azim = -60 + (i - 2) * 15
            elev = 30
        Elif j == 1:
            azim = -60
            elev = 30 + (i - 2) * 5
        Elif j == 2:
            azim = 60 + (i - 2) * 10
            elev = 30
        Elif j == 3:
            azim = 60
            elev = 30 + (i - 2) * 5
        ax = fig.add_subplot(nrows, ncols, k, projection='3d')
        ax.set_title("azim=" + str(azim) + " elev=" + str(elev))
        ax.tick_params(labelsize=8)
        ax.view_init(azim=azim, elev=elev)
        ax.plot_surface(x, y, z, rstride=10, cstride=10, alpha=0.3)
        ax.contourf(x, y, z, zdir='z', offset=z_min, cmap=cm.coolwarm)
        ax.contourf(x, y, z, zdir='x', offset=x_min, cmap=cm.coolwarm)
        if j == 0 or j == 1:
            ax.contourf(x, y, z, zdir='y', offset=y_max, cmap=cm.coolwarm)
        Elif j == 2 or j == 3:
            ax.contourf(x, y, z, zdir='y', offset=y_min, cmap=cm.coolwarm)

        ax.set_xlabel('X')
        ax.set_xlim(x_min, x_max)
        ax.set_ylabel('Y')
        ax.set_ylim(y_min, y_max)
        ax.set_zlabel('Z')
        ax.set_zlim(z_min, z_max)

    plt.savefig(file_path, dpi=80)
    plt.close()

plot_3d_contour(p, f)

これは次の画像を与えます：

enter image description here

最初の2行は、あなたと同じようなコードで生成されます。 view_initを使用して標高をより高い値に設定すると、問題が解決することに気付くかもしれません。しかし、それは満足のいくものではありません。また、z値の範囲（ここには表示されていません）の影響も確認しました。バグは、この範囲が小さい場合にのみ発生するようです（fパラメーターを使用してテストできます）。これが理由を説明しています。 例 は問題ありません。

私が提案する解決策は、次のものを置き換えることです。

ax.contourf(x, y, scalar_field, zdir='y', offset=y_dim/2+1, cmap=cm.coolwarm)

沿って ：

ax.contourf(x, y, scalar_field, zdir='y', offset=-y_dim/2-1, cmap=cm.coolwarm)

コードに次の行を追加します。

ax.view_init(azim=60, elev=30)

前の画像の最後の2行に示されているように、この方法でmatplotlibの気まぐれを回避できます。

7
Flabetvibes