python - matplotlib 2d numpy 数组顶点的 3d 散点错误

Question

我很困惑为什么这不起作用。我正在将一堆 float 据从 csv 文件拉入 numpy 数组，我只想根据数组中的 3 列创建一个 3d 散点图。

#import data from the csv file
data = np.genfromtxt('data.csv', delimiter=',', dtype=float, skiprows=1)
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
ax.scatter(data[:,1], data[:,2], data[:,7], c='r', marker='0')
plt.show()

每次我收到断言错误时:

/usr/lib/pymodules/python2.7/matplotlib/path.pyc in __init__(self, vertices, codes, _interpolation_steps, closed)
127             codes[-1] = self.CLOSEPOLY
128 
--> 129         assert vertices.ndim == 2
130         assert vertices.shape[1] == 2
131 

AssertionError:

我已经......刚刚弄清楚了，但我会以任何方式发布此消息，因为这是我遇到过的最无用的错误消息。问题就在这里:

ax.scatter(data[:,1], data[:,2], data[:,7], c='r', marker='0')

marker='0' 无效，我的意思是点击marker='o'，修复后就可以正常工作了。

Answer 1

您可以使用 Axes3DSubplot 对象的 scatter3D() 方法:

from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

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

ax.scatter3D(data[:,1], data[:,2], data[:,7], c='r', marker='0')