创建 xyz 海拔数据的曲面图

我正在尝试用 python 创建一座山的表面图，其中我有一些 xyz 数据。最终结果应该类似于that https://i.stack.imgur.com/rKQV0.png。该文件的格式如下：

616000.0 90500.0 3096.712
616000.0 90525.0 3123.415
616000.0 90550.0 3158.902
616000.0 90575.0 3182.109
616000.0 90600.0 3192.991
616025.0 90500.0 3082.684
616025.0 90525.0 3116.597
616025.0 90550.0 3149.812
616025.0 90575.0 3177.607
616025.0 90600.0 3191.986

等等。第一列代表x坐标，中间那个y坐标，并且z属于 xy 坐标的高度。

我使用读取数据pandas然后将列转换为单独的列x, y, z NumPy一维数组。到目前为止，我成功创建了一个简单的 3D 散点图for循环迭代每个一维数组的每个索引，但这需要很长时间并且看起来效率很低。

我尝试过与scipy.interpolate.griddata and plt.plot_surface， 但对于z数据 我总是收到数据应该位于 2D 数组中的错误，但我无法弄清楚为什么或如何它应该是 2D 数据。我假设给定我有 xyz 数据，应该有一种方法可以简单地从中创建一个表面。有简单的方法吗？

使用函数plot_trisurf https://matplotlib.org/mpl_toolkits/mplot3d/tutorial.html#tri-surface-plots and scatter https://matplotlib.org/mpl_toolkits/mplot3d/tutorial.html#scatter-plots from matplotlib, given X Y Z数据可以类似地绘制给定的情节 https://i.stack.imgur.com/rKQV0.png.

import sys
import csv
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import axes3d

# Read CSV
csvFileName = sys.argv[1]
csvData = []
with open(csvFileName, 'r') as csvFile:
    csvReader = csv.reader(csvFile, delimiter=' ')
    for csvRow in csvReader:
        csvData.append(csvRow)

# Get X, Y, Z
csvData = np.array(csvData)
csvData = csvData.astype(np.float)
X, Y, Z = csvData[:,0], csvData[:,1], csvData[:,2]

# Plot X,Y,Z
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
ax.plot_trisurf(X, Y, Z, color='white', edgecolors='grey', alpha=0.5)
ax.scatter(X, Y, Z, c='red')
plt.show()

Here,

• 文件包含X Y Z作为上述脚本的参数提供的数据
• in plot_trisurf，用于控制外观的参数。例如alpha用于控制表面的不透明度
• in scatter, c参数指定表面上绘制的点的颜色

对于给定的数据文件，生成以下图

Note:这里，地形是通过对给定的 3D 点集进行三角测量而形成的。因此，图中沿表面的轮廓未与 X 轴和 Y 轴对齐