如何使用plot_trisurf

将matplotlib版本从1.3.1更新到2.0.2后，当我想使用plot_trisurf通过3d点生成TIN时，我得到了难以理解的结果。我的测试代码如下：

import sys
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.ticker import MaxNLocator
from matplotlib import cm
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import numpy
from numpy.random import randn
from scipy import array, newaxis

chunk = numpy.loadtxt('test.xyz')  #test.xyz contains 38010 points,
DATA=numpy.array(chunk)
Xs = DATA[:,0]
Ys = DATA[:,1]
Zs = DATA[:,2]

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

surf = ax.plot_trisurf(Xs, Ys, Zs, cmap=cm.jet, linewidth=0)
fig.colorbar(surf)

ax.xaxis.set_major_locator(MaxNLocator(5))
ax.yaxis.set_major_locator(MaxNLocator(6))
ax.zaxis.set_major_locator(MaxNLocator(5))

fig.tight_layout()
plt.show()

test.xyz 文件包含 38010 个点。部分内容如下，完整文件可以找到here.

512743.63 5403547.33 308.68
512743.62 5403547.33 308.70
512743.61 5403547.33 308.72
512743.60 5403547.34 308.68
512743.60 5403547.33 308.73
512741.50 5403547.36 309.05
512741.50 5403547.36 309.07
512741.49 5403547.46 309.09
512741.48 5403547.46 309.07
512741.47 5403547.46 309.10
512741.47 5403547.45 309.13
512741.46 5403547.37 309.04
512739.39 5403547.51 309.10
512739.39 5403547.48 309.34
512739.38 5403547.60 309.25
512739.37 5403547.71 309.15
512739.39 5403547.49 310.65
512739.39 5403547.48 310.70
512739.38 5403547.49 310.69
512739.37 5403547.48 310.72
512739.36 5403547.39 310.64
512739.32 5403547.41 309.20
512737.33 5403547.26 313.14
512737.33 5403547.37 313.09
512737.32 5403547.38 313.03
512737.30 5403547.37 313.12
512737.30 5403547.26 313.14
512735.22 5403547.41 311.72
512735.22 5403547.43 312.29
512735.22 5403547.49 312.59
512735.21 5403547.51 312.48
512735.20 5403547.60 312.53
512735.19 5403547.61 312.48
512735.18 5403547.72 312.40
512735.18 5403547.71 312.49
512735.17 5403547.71 312.51
512735.16 5403547.70 312.58
512735.15 5403547.61 312.52

after updating, the result is shown as：

I think it is wrong, because I provide enough points to generate a TIN, but the result seems to use only a small part of the point. Before updating the matplotlib, I can get a result like:

非常感谢所有的回复。该问题已解决，详细信息见关于matplotlib 2.0.2的plot_trisurf问题。 在这里我很高兴展示我的结果。 问题是在 qhull 中计算 Delaunay 三角剖分时的有限精度问题之一，它认为附近的点（根据“附近”一词的复杂定义）是相同的，因此三角剖分比期望的更简单。对于有限精度，该数据集是一个极端的数据集（以一种不好的方式），因为点的均值分布很小（x.mean()=512767、x.max()-x.min()=134、y .mean()=303, y.max()-y.min()=5403707)。这是由伊恩·托马斯。 因此，我更正了我的测试代码如下：

import sys
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.ticker import MaxNLocator
from matplotlib import cm
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import numpy
from numpy.random import randn
from scipy import array, newaxis

chunk = numpy.loadtxt('test.xyz')  #test.xyz contains 38010 points,
DATA=numpy.array(chunk)
Xs = DATA[:,0]
Ys = DATA[:,1]
Zs = DATA[:,2]

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
#surf = ax.plot_trisurf(Xs, Ys, Zs, cmap=cm.jet, linewidth=0)
surf = ax.plot_trisurf(Xs-Xs.mean(), Ys-Ys.mean(), Zs, cmap=cm.jet, linewidth=0)
fig.colorbar(surf)

ax.xaxis.set_major_locator(MaxNLocator(5))
ax.yaxis.set_major_locator(MaxNLocator(6))
ax.zaxis.set_major_locator(MaxNLocator(5))

fig.tight_layout()
plt.show()

Before,the result was shown as:

After,the result was shown as:

总而言之，这实际上并不是不同 matplotlib 版本之间的问题，当前版本足以应对大多数用例。如果有人希望轴刻度线可以很容易地纠正，你可以参考ImportanceOfBeingErnest的method.