matplotlib 自定义数据绘制三维图

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

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pdfrom matplotlib import cm
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3Dfig = plt.figure()ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')if __name__ == '__main__':file = open('2018-06-21.csv','r')data_collection = []y_axis = np.linspace(0,25,256,endpoint=True)x_count = 0while True:line = file.readline()if not line:file.close()breakstrs = line.split(',')#print(len(strs))y_count = 0#print(y_axis)#print(len(strs[2:]))for item in strs[3:]:record = []record.append(float(x_count))record.append(float(y_axis[y_count]))record.append(float(item))y_count +=1data_collection.append(record)x_count +=1df = pd.DataFrame(data_collection,columns=['X','Y','Z'],dtype=float)print(len(df))ax.plot_trisurf(df['X'],df['Y'],df['Z'],cmap=cm.jet, linewidth=0.1)plt.show()

从生成结果来看还是满意的，已经达到目的：

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