+关注
已关注

分类  

暂无分类

标签  

暂无标签

日期归档  

2020-04(11)

2020-05(28)

2020-06(32)

2020-07(32)

2020-08(51)

matplotlib 自定义数据绘制三维图

发布于2021-02-24 09:21     阅读(387)     评论(0)     点赞(28)     收藏(1)


0

1

2

3

4

由于需要观察某一个振动传感器的频谱在时间轴的分布情况,想到用三维图进行展示,搜索了大部分例子都是用用np.meshgrid() 生成x-y平面的点阵,再用点阵用z关于x,y的函数生成z轴数据,最后由plot_surface() 进行绘制,但是我的频谱数据已经生成,不知道如何用x,y生成z轴数据。后来找到了plot_trisurf(),可以很好适用我的情况

  1. import matplotlib.pyplot as plt
  2. import numpy as np
  3. import pandas as pd
  4. from matplotlib import cm
  5. from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
  6. fig = plt.figure()
  7. ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
  8. if __name__ == '__main__':
  9. file = open('2018-06-21.csv','r')
  10. data_collection = []
  11. y_axis = np.linspace(0,25,256,endpoint=True)
  12. x_count = 0
  13. while True:
  14. line = file.readline()
  15. if not line:
  16. file.close()
  17. break
  18. strs = line.split(',')
  19. #print(len(strs))
  20. y_count = 0
  21. #print(y_axis)
  22. #print(len(strs[2:]))
  23. for item in strs[3:]:
  24. record = []
  25. record.append(float(x_count))
  26. record.append(float(y_axis[y_count]))
  27. record.append(float(item))
  28. y_count +=1
  29. data_collection.append(record)
  30. x_count +=1
  31. df = pd.DataFrame(data_collection,columns=['X','Y','Z'],dtype=float)
  32. print(len(df))
  33. ax.plot_trisurf(df['X'],df['Y'],df['Z'],cmap=cm.jet, linewidth=0.1)
  34. plt.show()

 从生成结果来看还是满意的,已经达到目的:

 

原文链接:https://blog.csdn.net/farell/article/details/113930012

0

1

2

3

4

5

6

7

8

9



所属网站分类: 技术文章 > 博客

作者:83whjh

链接: https://www.pythonheidong.com/blog/article/852735/406e719797d228acb39f/

来源: python黑洞网

任何形式的转载都请注明出处,如有侵权 一经发现 必将追究其法律责任

28 0
收藏该文
已收藏

评论内容:(最多支持255个字符)