从3D numpy数组创建3D图

Question

好，所以我觉得应该有一种使用matplotlib创建3维散点图的简单方法。我有一个3D numpy数组（dset），其中0表示我不想要的点，而1表示我想要的点，基本上要绘制它，现在我必须像这样通过三个for:循环：

for i in range(30):
    for x in range(60):
        for y in range(60):
            if dset[i, x, y] == 1:
                ax.scatter(x, y, -i, zdir='z', c= 'red')

关于如何更有效地完成此操作的任何建议？任何想法将不胜感激。

Answer 1

[如果您具有这样的dset，并且只想获取1值，则可以使用nonzero，它“返回一个数组元组，每个数组对应a的维，其中包含该维度中非零元素的索引。”。

例如，我们可以制作一个简单的3d数组：

>>> import numpy
>>> numpy.random.seed(29)
>>> d = numpy.random.randint(0, 2, size=(3,3,3))
>>> d
array([[[1, 1, 0],
        [1, 0, 0],
        [0, 1, 1]],

       [[0, 1, 1],
        [1, 0, 0],
        [0, 1, 1]],

       [[1, 1, 0],
        [0, 1, 0],
        [0, 0, 1]]])

并找到非零元素的位置：

>>> d.nonzero()
(array([0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2]), array([0, 0, 1, 2, 2, 0, 0, 1, 2, 2, 0, 0, 1, 2]), array([0, 1, 0, 1, 2, 1, 2, 0, 1, 2, 0, 1, 1, 2]))
>>> z,x,y = d.nonzero()

[如果我们想进行更复杂的切割，我们可以完成(d > 3.4).nonzero()之类的操作，因为True的整数值为1，并且算作非零。

最后，我们绘制：

import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
ax.scatter(x, y, -z, zdir='z', c= 'red')
plt.savefig("demo.png")

给予

Answer 2

[如果要避免使用nonzero选项（例如，如果您有一个3D numpy数组，其值应该是数据点的颜色值），则可以执行您的操作，但要保存一些行通过使用ndenumerate进行编码。

您的示例可能会变成：

for index, x in np.ndenumerate(dset):
    if x == 1:
        ax.scatter(*index, c = 'red')

我想关键是，您不需要嵌套for循环即可迭代多维numpy数组。