从 3D numpy 数组创建 3D 图答案

【问题标题】：Creating a 3D plot from a 3D numpy array从 3D numpy 数组创建 3D 图
【发布时间】：2012-09-13 20:53:10
【问题描述】：

好的，所以我觉得应该有一种简单的方法可以使用 matplotlib 创建 3 维散点图。我有一个 3D numpy 数组 (dset)，其中 0 是我不想要的点，而 1 是我想要的地方，基本上现在要绘制它，我必须逐步完成三个 for: 循环：

for i in range(30):
    for x in range(60):
        for y in range(60):
            if dset[i, x, y] == 1:
                ax.scatter(x, y, -i, zdir='z', c= 'red')

关于如何更有效地完成此任务的任何建议？任何想法将不胜感激。

【问题讨论】：

标签： python numpy matplotlib

【解决方案1】：

如果您有类似的dset，并且只想获取1 值，则可以使用nonzero，它“返回数组元组，a 的每个维度一个，包含该维度中非零元素的索引。”。

例如，我们可以制作一个简单的 3d 数组：

>>> import numpy
>>> numpy.random.seed(29)
>>> d = numpy.random.randint(0, 2, size=(3,3,3))
>>> d
array([[[1, 1, 0],
        [1, 0, 0],
        [0, 1, 1]],

       [[0, 1, 1],
        [1, 0, 0],
        [0, 1, 1]],

       [[1, 1, 0],
        [0, 1, 0],
        [0, 0, 1]]])

并找出非零元素所在的位置：

>>> d.nonzero()
(array([0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2]), array([0, 0, 1, 2, 2, 0, 0, 1, 2, 2, 0, 0, 1, 2]), array([0, 1, 0, 1, 2, 1, 2, 0, 1, 2, 0, 1, 1, 2]))
>>> z,x,y = d.nonzero()

如果我们想要更复杂的剪辑，我们可以做类似(d > 3.4).nonzero() 之类的东西，因为 True 的整数值是 1 并且计数为非零。

最后，我们绘制：

import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
ax.scatter(x, y, -z, zdir='z', c= 'red')
plt.savefig("demo.png")

给予

【讨论】：

美丽。我有一个关于(d > 3.4).nonzero() 部分的问题，它会只返回 d 值大于 3.4 的地方吗？
@pter：完全正确。 (d > 3.4) 给出了一个与 d 形状相同的布尔数组，其中 True 条目 > 3.4 和 False 其他地方。
甜蜜我不知道这个（通常不需要 3d 情节......但如果我这样做会很棒！）谢谢 DSM

【解决方案2】：

如果你想避免使用 nonzero 选项（例如，如果你有一个 3D numpy 数组，其值应该是数据点的颜色值），你可以做你所做的，但保存一些使用ndenumerate的代码行。

你的例子可能变成：

for index, x in np.ndenumerate(dset):
    if x == 1:
        ax.scatter(*index, c = 'red')

我想重点是你不需要嵌套 for 循环来遍历多维 numpy 数组。

【讨论】：