python画三维立体图难吗_Python画三维图-----插值平滑数据

一、二维的插值方法：

原始数据（x，y）

先对横坐标x进行扩充数据量，采用linspace。【如下面例子，由7个值扩充到300个】

采用scipy.interpolate中的spline来对纵坐标数据y进行插值【也由7个扩充到300个】。

画图

importmatplotlib.pyplot as pltimportnumpy as np

#数据

T= np.array([6, 7, 8, 9, 10, 11, 12])

power= np.array([1.53E+03, 5.92E+02, 2.04E+02, 7.24E+01, 2.72E+01, 1.10E+01, 4.70E+00])

#插值from scipy.interpolate importspline

xnew= np.linspace(T.min(),T.max(),300) #300 represents number of points to make between T.min and T.max

power_smooth =spline(T,power,xnew)print(xnew.shape) #（300，）print(power_smooth.shape) #（300，）

#画图

plt.plot(xnew,power_smooth)

plt.show()

二、三维平滑图---插值：

1、数据：

x = [0.1,0.2,……，0.9] (shape = (9)）

y = [0.1,0.2,……，0.9] （shape = (9))

z = 【81个数据】（shape = (81））

生成数据：

x = np.linspace(0.1,0.9,9)

y= np.linspace(0.1,0.9,9)

z= np.random.rand(81)

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2、将x和y进行扩充到想要的大小：

【两种方法：np.arange和np.linspace】

xnew = np.arange(0.1, 1, 0.03) 【shape=（31）】

ynew = np.arange(0.1, 1, 0.03) 【shape=（31）】

或者

xnew = np.linspace(0.1, 0.9, 31)

ynew = np.linspace(0.1, 0.9, 31)

3、对z进行插值：

采用 scipy.interpolate.interp2d函数进行插值。

x,y原数据：【x.shape=9，y.shape=9，z.shape=81】

f = interpolate.interp2d(x, y, z, kind=‘cubic‘)

x,y扩充数据：【xnew.shape=31，y.shape=31】

znew = f(xnew, ynew) 【得到的znew.shape = (31,31)】

znew为插值后的z

4、画图：

采用 from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D进行画三维图

Axes3D简单用法：

importmatplotlib.pyplot as pltfrom mpl_toolkits.mplot3d importAxes3D

fig=plt.figure()

ax= fig.add_subplot(111, projection=‘3d‘)

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比如采用plot_trisurf画三维图：plot_trisurf（x,y,z)

【plot_trisurf对数据要求是：x.shape = y.shape = z.shape，所以x和y的shape需要修改，采用np.meshgrid，且都为一维数据】

#修改x,y，z输入画图函数前的shape

xx1, yy1 =np.meshgrid(xnew, ynew)

newshape= (xx1.shape[0])*(xx1.shape[0])

y_input=xx1.reshape(newshape)

x_input=yy1.reshape(newshape)

z_input= znew.reshape(newshape)

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5、所有代码：

#载入模块

importnumpy as npimportmatplotlib.pyplot as pltfrom mpl_toolkits.mplot3d importAxes3Dfrom matplotlib importcmimportpandas as pdimportseaborn as snsfrom scipy importinterpolate#生成数据

x = np.linspace(0.1,0.9,9)

y= np.linspace(0.1,0.9,9)

z= np.random.rand(81)#插值#xx, yy = np.meshgrid(x, y)

f= interpolate.interp2d(x, y, z, kind=‘cubic‘)

xnew= np.arange(0.1, 1, 0.03)

ynew= np.arange(0.1, 1, 0.03)

znew=f(xnew, ynew)#修改x,y，z输入画图函数前的shape

xx1, yy1 =np.meshgrid(xnew, ynew)

newshape= (xx1.shape[0])*(xx1.shape[0])

y_input=xx1.reshape(newshape)

x_input=yy1.reshape(newshape)

z_input=znew.reshape(newshape)#画图

sns.set(style=‘white‘)

fig=plt.figure()

ax= fig.add_subplot(111, projection=‘3d‘)

ax.plot_trisurf(x_input,y_input,z_input,cmap=cm.coolwarm)

plt.show()

原文地址：https://www.cnblogs.com/Lee-yl/p/10255666.html

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