我正在尝试绘制一个 3d 表面,其中三个维度中的每一个都位于单独的值数组中,并且每个坐标处的表面颜色是 x、y、z 的函数。一种 numpy.pcolormesh,但是 4D,而不是 3D。
3D 图由下式给出:
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
from matplotlib import cm
fig = plt.figure()
ax = fig.gca(projection='3d')
x = np.logspace(-1.,np.log10(5),50)
y = np.linspace(6,9,50)
z = np.linspace(-1,1,50)
colors = LikeBeta(y,range(50),range(50))
ax.plot_trisurf(x,y,z,cmap=colors,linewidth=0.2)
where
def LikeBeta(rho0,r0,beta):
M0 = 10**rho0*r0_array[r0]**3
I = cst*M0*sigma_los_beta[beta,:,r0]
S = dv**2+I
res = (np.log(S) + (v-u)**2/S).sum()
return res/2.
大概是cmap=colors
是错误的,但问题出在其他地方。我收到以下错误:
----> 8 colors = LikeBeta(y,range(50),range(50))
----> 4 I = cst*M0*sigma_los_beta[beta,:,r0]
ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (50,) (50,353)
Indeed sigma_los_beta
是一个我单独评估并且具有形状的数组(50,353,50)
那353个是我必须有的数据。
我怎样才能把这个函数转换成与其他条目兼容的形式plot_trisurf
?
抱歉,但我无法提供最小的工作代码,因为 dv、v 和 u 是数据。
非常感谢您的帮助。干杯