如何使用非分析数据绘制 Plotly 等值面？

Question

我正在从天气模型中获取一些数据，并尝试将其绘制为 Plotly 内的等值面，但每次我都得到一个空白图表，没有任何错误消息。我是 plotly 的新手，所以这似乎是一个简单的问题。文档和教程页面没有任何帮助。

我已将输入数据缩减为 3x3x3 3D 数组（在发送到 go.Isosurface 之前被展平），3D 形式的数据是：

z_subset_tiled_2 = np.array([[[151.11943054, 151.11943054, 151.11943054],
        [151.11943054, 151.11943054, 151.11943054],
        [151.11943054, 151.11943054, 151.11943054]],

       [[255.65301514, 255.65301514, 255.65301514],
        [255.65301514, 255.65301514, 255.65301514],
        [255.65301514, 255.65301514, 255.65301514]],

       [[363.32260132, 363.32260132, 363.32260132],
        [363.32260132, 363.32260132, 363.32260132],
        [363.32260132, 363.32260132, 363.32260132]]], dtype='float32')

lat_subset_tiled_2 = np.array([[[14.10366  , 14.103652 , 14.103641 ],
        [14.112637 , 14.112626 , 14.1126175],
        [14.121613 , 14.121605 , 14.121593 ]],

       [[14.10366  , 14.103652 , 14.103641 ],
        [14.112637 , 14.112626 , 14.1126175],
        [14.121613 , 14.121605 , 14.121593 ]],

       [[14.10366  , 14.103652 , 14.103641 ],
        [14.112637 , 14.112626 , 14.1126175],
        [14.121613 , 14.121605 , 14.121593 ]]], dtype='float32')

lon_subset_tiled_2 = np.array([[[120.31331 , 120.32256 , 120.33182 ],
        [120.31332 , 120.32256 , 120.331825],
        [120.31332 , 120.32258 , 120.33184 ]],

       [[120.31331 , 120.32256 , 120.33182 ],
        [120.31332 , 120.32256 , 120.331825],
        [120.31332 , 120.32258 , 120.33184 ]],

       [[120.31331 , 120.32256 , 120.33182 ],
        [120.31332 , 120.32256 , 120.331825],
        [120.31332 , 120.32258 , 120.33184 ]]], dtype='float32')

theta_2 = np.array([[[301.3794 , 301.44308, 301.4732 ],
        [301.33685, 301.39835, 301.44403],
        [301.3008 , 301.35147, 301.40442]],

       [[301.39117, 301.46188, 301.48926],
        [301.34885, 301.41992, 301.46976],
        [301.31003, 301.37192, 301.43362]],

       [[301.49753, 301.57315, 301.5888 ],
        [301.4737 , 301.54742, 301.59207],
        [301.45   , 301.51346, 301.57153]]], dtype='float32')

绘图功能为：

import plotly.graph_objects as go

fig= go.Figure(data=go.Isosurface(
    x=lon_subset_tiled_2.flatten(),
    y=lat_subset_tiled_2.flatten(),
    z=z_subset_tiled_2.flatten(),
    value=theta_2.flatten(),
    isomin = 301.4, 
    isomax = 301.5, 
    caps=dict(x_show=False, y_show=False)
))

fig.show()

我得到的输出是：

它似乎连坐标都没有，所以我希望这里有一些明显的错误。但是，使用真实数据进行处理的文档并不存在。

Answer 1

如果有人由于依赖问题（比如我）而无法使用 mayavi 解决方法，则使用 np.mgrid 和 scipy.interpolate.griddata 将数据插入到常规网格中对我的情况很有效。

在下面的示例中，z、lon 和 lat 分别是高度、x 和 y 的 3d 数组。数据数组是 (z,lon,lat) 处的值的 3d 数组

# Data coordinates
points = np.array( (z.flatten(), lon.flatten(), lat.flatten()) ).T
# Data values @ above coords
values = data.flatten()

# Grid to interp to
Z, X, Y = np.mgrid[z.min():z.max():20j, lon.min():lon.max():50j, lat.min():lat.max():50j]
# New data values on interp grid
newdata = griddata( points, values, (Z,X,Y) )

fig = go.Figure(data=[
            go.Isosurface(x=X.flatten(),y=Y.flatten(),z=Z.flatten(),
                       value=newdata.flatten(),
                       opacity=0.3,
                       isomin=15,
                       isomax=30,
                       surface_count=5,
                       lighting=dict(ambient=0.7),
                       colorscale='amp',
                       showscale=False,
                       caps=dict(x_show=False, y_show=False)
                       ),
            ])

无论出于何种原因，即使我的数据已经网格化，但当我将所有内容重新插入统一网格时，它仍然可以正常工作。效率不高，但很管用。

Answer 2

我不是 Plotly 方面的专家，但您似乎无法使用未正确排序的点创建等值面（即形成一个表面但随后还包括该表面内部的更多点的点的集合）

例如，请注意，虽然以下代码正确呈现：

fig= go.Figure(data=go.Isosurface(
    x=np.array([0,0,0,0,1,1,1,1]),
    y=np.array([1,0,1,0,1,0,1,0]),
    z=np.array([1,1,0,0,1,1,0,0]),
    value=theta_2[0].flatten(),
    isomin = 301.3, 
    isomax = 301.6
))
fig.show()

交换第一个和最后一个 x,y,z 坐标意味着这不再是一个正确排序的表面，因此 Plotly 无法渲染图形。

fig= go.Figure(data=go.Isosurface(
    x=np.array([1,0,0,0,1,1,1,0]),
    y=np.array([0,0,1,0,1,0,1,1]),
    z=np.array([0,1,0,0,1,1,0,1]),
    value=theta_2[0].flatten(),
    isomin = 301.3, 
    isomax = 301.6
))
fig.show()

我认为您很可能需要对其中一个数组进行排序（例如 x 坐标），然后围绕该数组重新排列其他数组。当我有更多空闲时间时，我很高兴重新审视这个问题，但希望这能让你朝着正确的方向开始！

另外：任何在 3D 绘图方面比我更有经验的人，请加入！