为什么 Z 必须是二维的才能在 matplotlib 中进行 3d 绘图

Question

我正在尝试使用 matplotlibSurface plots使用此站点中的代码绘制 3d ：

X、Y 和 Z 的获得如下：

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).T

并且使用以下代码完成 3d 绘图：

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（下面给出的示例）替换 X、Y 和 Z，则会出现一个错误，即Z has to be 2 dimensional. 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

Answer 1

在文档中，您会发现x,y并且z需要一个二维数组。对于坐标x，y您将需要使用numpy.meshgrid第一段代码中显示的内容。这为每个坐标创建了一个二维数组，其中x和y沿另一个方向保持不变，并在其自身方向上变化。关于z，这也需要是一个二维数组，因为Axes3D.surface_plot 将二维数组的每个元素映射z到由x和定义的二维网格y。因此，当您使用自己的x,y并z确保使用numpy.meshgridfor xand 时y，然后定义 z = f(x,y) （例如flux_qubit_potential您显示的函数）。编辑：在 OP 的评论之后，很明显所需的输出是一个函数g为 g = f(x,y,z) 的图。这将意味着g最终是一个 3D 数组。要在等值面方面做到这一点，请查看这些答案。