Python Matplotlib创建给定csv数据的曲面打印（x、y、z、颜色）-获取错误的颜色

如何读取四列数据以创建第四个变量着色的曲面图？在我的例子中，数据是使用四个嵌套for循环生成的，因此最右边的列更改频率最高，而最左边的列更改频率最低

这是我到目前为止所做的尝试。它正在创建一个纯色图形，但颜色是错误的

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import cm
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import pylab
from scipy.interpolate import griddata

dat = open('ex.csv', 'w')
dat.write('x,y,z,c\n')
for x in range(20):
    for y in range(20):
             dat.write(','.join([str(s) for s in [x,y,x+y,x+y,'\n']]))
dat.close()

fig = matplotlib.pyplot.gcf()
subdat = np.genfromtxt('ex.csv', delimiter=',',skiprows=1)
X = subdat[:,0]
Y = subdat[:,1]
Z = subdat[:,2]
C = subdat[:,3]

xi = np.linspace(X.min(),X.max(),100)
yi = np.linspace(Y.min(),Y.max(),100)

zi = griddata((X, Y), Z, (xi[None,:], yi[:,None]), method='cubic')
ci = griddata((X, Y), C, (xi[None,:], yi[:,None]), method='cubic')

ax1 = fig.add_subplot(111, projection='3d')

xig, yig = np.meshgrid(xi, yi)
surf = ax1.plot_surface(xig, yig, zi,facecolors=cm.rainbow(ci))

m = cm.ScalarMappable(cmap=cm.rainbow)
m.set_array(ci)
col = plt.colorbar(m)
plt.show()

---

（着色错误，应与具有连续渐变的高程值相同）

这里的问题是，

面颜色没有按照预期标准化。尝试以下方法，明确地进行规范化：

norm = matplotlib.colors.Normalize()
surf = ax1.plot_surface(xig, yig, zi, facecolors=cm.rainbow(norm(ci)))

您确定x、y、z点形成一个曲面吗？你会说“非结构化数据”，但这些数据看起来是高度结构化的。你指的是什么？我的意思是它不是按网格排列的。我会把它拿出来的，我知道这很混乱。请确保重塑后的新尺寸与旧数据兼容。在本例中，
dat['var1']
的大小为11，您正试图将其重塑为3X5。可能您需要为“var1”和“var2”的某些组合填写缺少的值。@hashmuke抱歉，我对我的问题进行了大量编辑，您的评论似乎不再相关。谢谢你的评论，它帮助我发展了我的问题。谢谢！为什么j在这里：
grid\ux，grid\uy=np.mgrid[0:1:100j，0:1:100j]
？有没有一种方法可以对任何X，Y数据执行此操作？看起来您的解决方案仅限于我的示例范围。再次感谢您的回答。我不检查它，因为我正在寻找一个解决一般问题的方法。另外，你的颜色栏在某些情况下关闭了20倍reason@kilojoules：我已经更新了我的答案。在我的更新中，除了显示的行之外，代码中的所有内容都与代码中的内容相同。（特别是，你的术语
（xi[None，：]，yi[：，None]）
，我最初认为这是个问题，现在看来还不错。）