Python verbindet benachbarte Punkte mit Linie in 3D-Streudiagramm

Question

Ich habe zwei Sätze von (x, y.z) Koordinaten, die ich in einem 3D-Streudiagramm mit Matplotlib gezeichnet habe. Nun möchte ich jedes resultierende Viereck mit einer ebenen Fläche verbinden. Ich habe gesehen, wie man ein 2D-Polygon in einem 3D-Raum von Plotting 3D Polygons in python-matplotlib zeichnet.

Was ich nicht weiß, ist, die Punkte meines Satzes in 4 Punkte Gruppen zu gruppieren, um Polygone zu zeichnen. Ich wäre glücklich, wenn ich es schaffen würde, jeden Punkt mit seinen Nachbarn mit einer geraden Linie zu verbinden.

Meine Menge von Punkten liegt sehr nahe bei einer planaren Verteilung; aber es ist nur eine Menge von Koordinaten, darunter gibt es keine Beschränkung.

Mein Code:

import numpy as np 
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D 
import matplotlib.pyplot as plt 

def plot_figure(data): 
    fig = plt.figure() 
    ax = fig.gca(projection='3d') 

    ax.scatter(data[:, 0], data[:, 1], data[:, 2], 
      c='r', s=20, linewidths=None) 

    ax.axis('equal') 
    ax.axis('tight') 

    plt.show() 


data = [[ 1900., 800., 442.82], [ 1900., 900., 463.04], [ 1900.,1000., 
473.06], [ 1900.,1100., 485.07], 
[ 1900.,1200., 498.63], [ 1900.,1300., 513.83], [ 1900.,1400., 536.1 ], [ 
1900.,1500., 551.29], 
[ 1900.,1600., 566.5 ], [ 1900.,1700., 581.65], [ 1900.,1800., 603.91], [ 
2000., 800., 453.5 ], 
[ 2000., 900., 473.75], [ 2000.,1000., 487.14], [ 2000.,1100., 499.48], [ 
2000.,1200., 513.39], 
[ 2000.,1300., 528.92], [ 2000.,1400., 551.85], [ 2000.,1500., 567.35], [ 
2000.,1600., 582.9 ], 
[ 2000.,1700., 598.4 ], [ 2000.,1800., 621.32], [ 2100., 800., 464.23], [ 
2100., 900., 485.34], 
[ 2100.,1000., 502.87], [ 2100.,1100., 515.71], [ 2100.,1200., 530.13], [ 
2100.,1300., 546.14], 
[ 2100.,1400., 570.05], [ 2100.,1500., 586.1 ], [ 2100.,1600., 602.15], [ 
2100.,1700., 618.15], 
[ 2100.,1800., 642.09], [ 2200., 800., 474.94], [ 2200., 900., 498.72], [ 
2200.,1000., 516.91], 
[ 2200.,1100., 530.09], [ 2200.,1200., 544.83], [ 2200.,1300., 561.2 ], [ 
2200.,1400., 585.8 ], 
[ 2200.,1500., 602.17], [ 2200.,1600., 618.55], [ 2200.,1700., 634.89], [ 
2200.,1800., 659.46], 
[ 2300., 800., 487.69], [ 2300., 900., 513.43], [ 2300.,1000., 532.64], [ 
2300.,1100., 546.32], 
[ 2300.,1200., 561.57], [ 2300.,1300., 578.43], [ 2300.,1400., 604.03], [ 
2300.,1500., 620.89], 
[ 2300.,1600., 637.76], [ 2300.,1700., 654.62], [ 2300.,1800., 680.23], [ 
2400., 800., 500.75], 
[ 2400., 900., 526.83], [ 2400.,1000., 546.69], [ 2400.,1100., 560.71], [ 
2400.,1200., 576.3 ], 
[ 2400.,1300., 593.52], [ 2400.,1400., 619.78], [ 2400.,1500., 636.98], [ 
2400.,1600., 654.2 ], 
[ 2400.,1700., 671.38], [ 2400.,1800., 697.66], [ 2500., 800., 516.1 ], [ 
2500., 900., 542.71], 
[ 2500.,1000., 563.6 ], [ 2500.,1100., 578.12], [ 2500.,1200., 594.18], [ 
2500.,1300., 611.89], 
[ 2500.,1400., 639.17], [ 2500.,1500., 656.87], [ 2500.,1600., 674.58], [ 
2500.,1700., 692.26], 
[ 2500.,1800., 719.53], [ 2600., 800., 530.05], [ 2600., 900., 556.98], [ 
2600.,1000., 578.51], 
[ 2600.,1100., 593.37], [ 2600.,1200., 609.77], [ 2600.,1300., 627.81], [ 
2600.,1400., 655.76], 
[ 2600.,1500., 673.82], [ 2600.,1600., 691.86], [ 2600.,1700., 709.87], [ 
2600.,1800., 737.83]] 
data = np.asarray(data) 

plot_figure (data) 

Answer 1

Statt einzelner Polygone können Sie eine plot_surface oder plot_wireframe Grundstück verwenden. Um dies nutzen zu können, müssen Sie Ihre Daten so umformen, dass sie ein Raster bilden. In diesem Fall ist das ziemlich einfach, da die Daten bereits in einer brauchbaren Reihenfolge sind.

import numpy as np 
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D 
import matplotlib.pyplot as plt 

#data = data from the question 
data = np.asarray(data) 

a,b = len(np.unique(data[:,0])), len(np.unique(data[:,1])) 

X = data[:,0].reshape(a,b).T 
Y = data[:,1].reshape(a,b).T 
Z = data[:,2].reshape(a,b).T 

fig = plt.figure() 
ax = fig.gca(projection='3d') 

ax.plot_surface(X,Y,Z) 

ax.axis('equal') 
ax.axis('tight') 

plt.show() 

oder mit

ax.plot_wireframe(X,Y,Z)