Wie erstelle ich in Matplotlib ein Oberflächendiagramm mit einer Liste von 3D-Punkten?

Oberflächendiagramme in Matplotlib

Beim Erstellen eines Oberflächendiagramms benötigt die Funktion plot_surface 2D-Arrays als Argumente, um die Punkte im 3D-Raum darzustellen. Wenn Sie jedoch nur eine Liste von 3D-Punkten haben, müssen Sie bestimmte Überlegungen anstellen.

Triangulieren von Punktwolken

Für eine Liste von 3D-Punkten kann plot_surface nicht verwendet werden wird aufgrund der Mehrdeutigkeit bei der Triangulation der Punkte in eine Oberfläche direkt verwendet. Matplotlib bietet keine Methode, um Punkte automatisch in eine Oberfläche zu triangulieren.

Alternativer Ansatz: Gitterbasierte Oberfläche

Wenn Sie keine Funktion haben, die die Oberfläche darstellt, Sie können eine gitterbasierte Oberfläche mit einer Funktion wie fun(x, y) generieren. Bei diesem Ansatz definieren Sie ein Netzgitter aus Punkten und berechnen die entsprechenden Z-Werte mithilfe der angegebenen Funktion.

<code class="python">import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# Define the function
def fun(x, y):
    return x**2 + y

# Create a meshgrid
x = y = np.arange(-3.0, 3.0, 0.05)
X, Y = np.meshgrid(x, y)

# Compute the z-values
zs = np.array(fun(np.ravel(X), np.ravel(Y)))
Z = zs.reshape(X.shape)

# Create the surface plot
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
ax.plot_surface(X, Y, Z)</code>

Mit diesem Ansatz können Sie eine glatte Oberfläche erstellen, die durch die angegebenen 3D-Punkte verläuft und diese abdeckt gesamten Umfang des Gitters.

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