python中的绘图4D绘图

我知道我在打一匹死马，但我找不到正确的答案

我想从大数据中绘制一个图：

X-Coord   Y-Coord   Z-Coord   Value
20'000 rows

当我调用

X, Y = np.meshgrid(X, Y)

我得到一个错误：

  Traceback (most recent call last):
  File "new 1.py", line 17, in <module>
    X, Y = np.meshgrid(X, Y)  # <-- returns a 2D grid from initial 1D arrays
  File "C:\Program Files (x86)\lib\site-packages\numpy\lib\function_base.py", line 4698, in meshgrid
    output = [x.copy() for x in output]
  File "C:\Program Files (x86)\lib\site-packages\numpy\lib\function_base.py", line 4698, in <listcomp>
    output = [x.copy() for x in output]
MemoryError

UPD2： 感谢@ImportanceOfBeingErnest提供的良好解决方案

最后，为了加快分散旋转期间的数据处理，我减少了阵列并使用了另一个后端。还为结果添加了颜色栏

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

import matplotlib
matplotlib.use('svg')

x,y,z,v = np.loadtxt("datafile.txt", skiprows=2, unpack=True)
if len(x) > 400000:
  x = x[::50] 
  y = y[::50] 
  z = z[::50]
  v = v[::50] 
elif len(x) > 200000:
  x = x[::20] 
  y = y[::20] 
  z = z[::20]
  v = v[::20] 
elif len(x) > 100000:
  x = x[::10] 
  y = y[::10] 
  z = z[::10]
  v = v[::10]   

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


ax.scatter(x,y,z,c=v, s=10, cmap=cm.rainbow)

m = cm.ScalarMappable(cmap=cm.rainbow)

m.set_array(v)
cbar = plt.colorbar(m)

plt.show()

---

您可以使用散点图根据表格的最后一列用颜色绘制点；然后，可以使用

绘图\u trisurf

来获得曲面交叉的概念

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

x,y,z,v = np.loadtxt("datafile.txt", skiprows=1, unpack=True)

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
ax.plot_trisurf(x,y,z, edgecolor="gray", color="None")
ax.scatter(x,y,z,c=v, s=100)

---

您正在创建两个阵列，每个阵列包含20000*20000个元素，即总共8亿个条目。如果它们是整数，则需要约3 GB内存；如果它们是浮点数，则需要约6 GB内存。可能是你的内存不够大，无法容纳它们。但是，不清楚这些列包含哪些数据以及为什么在此处使用

meshgrid

。首先使用一个大约20行的小示例，但要在这里获得帮助，请参阅，请重复该示例。我添加了一个数据示例。关于RAM，我的机器上有64Gb。由于表中的坐标看起来很随机，

meshgrid

将毫无帮助。您有两个选项：在常规网格上插值，或使用三角剖分。@ImportanceOfBeingErnest，但是否可以简单地创建一个点（XYZ），然后从第4列开始设置该点的值？在该颜色之后，所有点和最好的情况下，将最近的点或类似的SMT连接到曲面？

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

x,y,z,v = np.loadtxt("datafile.txt", skiprows=1, unpack=True)

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
ax.plot_trisurf(x,y,z, edgecolor="gray", color="None")
ax.scatter(x,y,z,c=v, s=100)