python - 使用 matplotlib 从数据帧绘制向量？

Question

我有一个数据框，其中有 X、Y 和 Z 列，代表点的坐标(每一行代表一个点)。我想绘制从点 1(第 1 行)到点 2(第 2 行)的向量。我想对整个数据框重复这样的事情。

这是数据框的外观，

    x       y       z
0   0.67883 0.59075 0.28053
1   0.68366 0.60002 0.28022
2   0.68715 0.60797 0.27884
3   0.69358 0.61166 0.27731
4   0.70080 0.61412 0.27560
5   0.70448 0.61300 0.27581
6   0.70822 0.61747 0.27258
7   0.71459 0.62003 0.26900
8   0.71880 0.62638 0.26273
9   0.72479 0.63126 0.25372

我尝试的代码在这里，它给出了 mw 向量，但向量的尾部应该位于点 1(第 1 行)，向量的头部应该位于点 2(第 2 行)，依此类推。

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')

ax.scatter(p[:, 0], p[:, 1], p[:, 2], color = 'r', marker = 'o', alpha = 0.5)

for i in range(0, len(p), 1):
    ax.quiver(x[i], y[i], z[i], x[i+1], y[i+1], z[i+1], length = 0.001) 

ax.set_xlabel('X')
ax.set_ylabel('Y')
ax.set_zlabel('Z')
plt.show()

x、y 和 z 是包含每列的列表。

Answer 1

您的 ax.quiver 参数不正确。前三个值是箭头尾部的位置。接下来的 3 个是向量分量，而不是箭头的位置。所以你需要做一些数学计算，这可以通过 .shift 来完成。

此外，不需要循环，它接受完整的系列或数组。

给定名为 df 的 DataFrame:

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

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')

ax.scatter(df.x, df.y, df.z, color = 'r', marker = 'o', alpha = 0.5)

ax.quiver(*df[:-1].T.values, *(df.shift(-1)-df)[:-1].T.values , length=1)
# equivalent to
#ax.quiver(df.x[:-1], df.y[:-1], df.z[:-1], 
#          (df.x.shift(-1)-df.x)[:-1], 
#          (df.y.shift(-1)-df.y)[:-1], 
#          (df.z.shift(-1)-df.z)[:-1], length = 1) 

ax.set_xlabel('X')
ax.set_ylabel('Y')
ax.set_zlabel('Z')
plt.show()