Python：Matplotlibで「部分」サーフェスプロットをプロットする方法はありますか？

Question

私はそれがX-Y平面上に完全な関数meshgridではないのですが、トップビューから隅が欠けていることmatplotlibの

ノートでは、次のような「部分」の表面プロットをプロットしたかったです。次のコードは試してみましたが動作しませんでした。

import numpy as np 
from matplotlib import pyplot 
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D 

X = np.array([[0,1], 
       [0,1,2], 
       [0,1,2,3], 
      ]) 
Y = np.array([[0,0], 
       [1,1,1], 
       [2,2,2,2], 
      ]) 
Z = np.array([[0.5, 0.6], 
       [0.7, 0.8, 0.9], 
       [1.0, 1.1, 1.2, 1.3], 
      ]) 
fig = pyplot.figure() 
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') 
ax.plot_surface(X,Y,Z) 

エラービーイング：

ValueError: setting an array element with a sequence.

どれポインタをいただければ幸いです！ ありがとう！

Answer 1

プロットしたくない領域でZの値をnp.nanにすると簡単にこれを行うことができます。また、私はplotコマンドでvminとvmaxキーワードを使用していたか、色のスケーリングがスローされることをここに

from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D 
from matplotlib import cm 
from matplotlib.ticker import LinearLocator, FormatStrFormatter 
import matplotlib.pyplot as plt 
import numpy as np 

fig = plt.figure() 
ax = fig.gca(projection='3d') 
X = np.arange(-5, 5, 0.25) 
Y = np.arange(-5, 5, 0.25) 
X, Y = np.meshgrid(X, Y) 
R = np.sqrt(X**2 + Y**2) 
Z = np.sin(.5*R) 

Z[X+Y>4.] = np.nan # the diagonal slice 

surf = ax.plot_surface(X, Y, Z, rstride=1, cstride=1, cmap=cm.coolwarm, 
         linewidth=0, antialiased=False, vmin=-1, vmax=1) 
ax.set_zlim(-1.01, 1.01) 

ax.zaxis.set_major_locator(LinearLocator(10)) 
ax.zaxis.set_major_formatter(FormatStrFormatter('%.02f')) 

fig.colorbar(surf, shrink=0.5, aspect=5) 

plt.show() 

注：ここではthis exampleのが、カットで修正されたバージョンは、以下のショーとして、ですナンで

Answer 2

サブアレイの長さは同じでなければなりません。例：

X = np.array([[0,1,0,0], 
       [0,1,2,0], 
       [0,1,2,3] 
      ]) 

などです。

Answer 3

編集：tom10の答えをご覧ください。彼の解決法は、除外された部分の値をnp.nansに設定することによって機能します。

matplotlibのplot_surfaceはnp.nansを座標として受け入れないので、どちらも動作しません。

MEVIS3000のように "切り取り"ポイントをゼロに設定するのではなく、その寸法の最後の値に設定すると、 2次元配列はすべて同じサイズになり、サーフェスはそこにあるように見えます。

例にデータポイントを追加して明確にしました。我々は交換するように、我々はアレイを調整する場合、今

：

import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D 


X = np.array([[0, 1, 2, 3, 4, 5], 
       [0, 1, 2, 3, 4, 5], 
       [0, 1, 2, 3, 4, 5], 
      ]) 
Y = np.array([[0, 0, 0, 0, 0, 0], 
       [1, 1, 1, 1, 1, 1], 
       [2, 2, 2, 2, 2, 2], 
      ]) 
Z = np.array([[0.5, 0.4, 0.35, 0.32, 0.312, 0.3], 
       [0.9, 0.7, 0.60, 0.55, 0.525, 0.5], 
       [1.0, 1.1, 1.20, 1.30, 1.400, 1.5], 
      ]) 


fig = plt.figure() 
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') 
ax.plot_surface(X,Y,Z) 

plt.show() 

得られた表面は、（上方から）次のようになります。これは、（表面全体が表示されている）の出発点であります我々は、表面の一部を残すことができ、その行の前の値を「欠落」値： ：

X = np.array([[0, 1, 2, 2, 2, 2], # Notice the sequence 0, 1, 2, 2, 2... 
       [0, 1, 2, 3, 3, 3], # Here starting from 3 
       [0, 1, 2, 3, 4, 4], # Here starting from 4 
      ]) 
Y = np.array([[0, 0, 0, 0, 0, 0], # Here we don't need to do anything 
       [1, 1, 1, 1, 1, 1], 
       [2, 2, 2, 2, 2, 2], 
      ]) 
Z = np.array([[0.5, 0.4, 0.35, 0.35, 0.35, 0.35], # Here like in X: repeats from 0.35 
       [0.9, 0.7, 0.60, 0.55, 0.55, 0.55], 
       [1.0, 1.1, 1.20, 1.30, 1.40, 1.40], 
      ]) 

は、得られるチャートは（再び同じビューから）次のようになり

これはかなり修正されていませんが、それを行う方法の1つです。私は何とか "カットオフ"を自動化するという問題をあなたに残します。