使用for循环和范围后的3D绘图（Python）

我有一些问题，虽然我查了一下，但找不到答案

到目前为止，我的代码如下：

 from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D 
 from matplotlib import cm
 from math import *
 from scipy.special import *
 import matplotlib.pyplot as plt
 import numpy as np

 ## Definition der Parameter für Druckgleichung nach Rudnicki (1986) ##
 q = 6.0/1000                                                                       
 lameu = 11.2*10**9                              
 lame = 8.4*10**9                               
 pi                                            
 alpha = 0.65                                    
 G = 8.4*10**9                                   
 k = 1.0e-15                                      
 eta = 0.001                                                 
 t = 1000*365*24600        

 kappa = k/eta                                                    
 print "kappa ist:",kappa                                        
 c = ((kappa*(lameu-lame)*(lame+2*G))/((alpha**2)*(lameu+2*G)))  
 print "c ist:",c                                                


 xmin = -10
 xmax = 10
 ymin = -10
 ymax = 10
 for x in range (xmin,xmax):
 for y in range (ymin,ymax):
        r=sqrt(x**2+y**2)
        P=(q/(rhof*4*pi*kappa))*(expn(1,r**2/(4*c*t)))
        z = P/1e6
        print x,  y,  z


 x, y = np.meshgrid(x, y)


 ## Plotting in 3D ##
 fig = plt.figure()
 ax = fig.gca(projection='3d')
 surf = ax.plot_surface(x, y, z, rstride=1, cstride=1, cmap=cm.jet, linewidth=0,
                   antialiased=False, vmin=np.nanmin(z), vmax=np.nanmax(z))
 fig.colorbar(surf, shrink=0.5, aspect=5)

 ## Achsenskalen ##
 ax.set_xlim(xmin,xmax)      # x-Achsenskala vorgeben
 ax.set_ylim(ymin,ymax)      # y-Achsenskala vorgeben

 ## Beschriftung der Achsen ##
 ax.set_title('Druckverteilung')
 ax.set_xlabel('Distanz zu Well [m]')
 ax.set_ylabel('Distanz zu Well [m]')
 ax.set_zlabel('Druck in [MPa]')

 plt.show()  

如果我试着运行程序，我的x、y和z的值会按预期显示，但我不会得到任何3D绘图。我以前曾经遇到过这个问题，所以我尝试定义z的无穷大值，将其视为非数字：

    z[z==np.inf] = np.nan

将其添加到我的代码后，出现以下错误： TypeError:“numpy.float64”对象不支持项分配

这到底是什么意思？我不明白它的来龙去脉。我想我的情节需要它

我的for循环的确切区别是什么，例如使用：

for x in range [-10,10]

及

?

我知道有几种类型的函数使用

    P[x,y]=....

而不仅仅是

    P=....

?

我什么时候必须使用括号

---

我希望有人能让我轻松起来。谢谢

要回答您的各种问题：

将其添加到代码中后，我得到以下错误：TypeError:'numpy.float64'对象不存在 支持项分配

这是因为

z

只是一个数字，而不是数组

（）

和

[]

的混淆很简单，您可以使用

[]

括号访问

列表

（或实现

\uu getitem\uuuuuuuu

的任何其他容器类）的元素。您可以使用

（）

调用对象

本质上，这两位语法是不太方便的版本的简短形式

myObject[key]

生成

myObject.\uu获取项目（key）

，而

myObject（变量）

生成

myObject.\uu调用（变量）

。这只是语法

通常，它们用于创建函数和容器类（您可能会误用它们，但这会导致一些非常混乱的代码）

至于如何进行绘图，您需要使用正确的形状制作

z

数据点阵列

您遇到的问题是，您没有按要求向提供数据，它需要2D数据数组。

XX

和

YY

正是

numpy创建的。meshgrid

创建的iirc、x和y参数可以是直列，但我没有尝试过

无论如何，您通常有如下元素（对于方形网格）：

然后，

ZZ

就是相应点上函数的

z

值，也就是说，如果你正在绘制某个函数，

f（x，y）

那么你可以做如下操作：

for i in range(len(XX)):
  for j in range(len(XX[0])):
    ZZ[i][j] = f(XX[i][j], YY[i][j])

虽然可能有一些更快的numpy方法来执行更快的阵列操作

我通常会这样做：

import numpy
# other boiler plae variable definitions you have
xs = numpy.linspace(xStart, xStop, num=50)
ys = numpy.linspace(yStart, yStop, num=50)

XX, YY = numpy.meshgrid(xs,ys)
ZZ = numpy.zeros_like(XX)

for i, x in enumerate(xs):
  for j, y in enumerate(ys):
    r=sqrt(x**2+y**2)
    P=(q/(rhof*4*pi*kappa))*(expn(1,r**2/(4*c*t)))
    ZZ[i][j] = P/1e6

fig = plt.figure()
ax = fig.gca(projection='3d')
surf = ax.plot_surface(XX, YY, ZZ, rstride=1, cstride=1, cmap=cm.jet, linewidth=0,
                       antialiased=False, vmin=np.nanmin(ZZ), vmax=np.nanmax(ZZ))
fig.colorbar(surf, shrink=0.5, aspect=5)

---

到目前为止，谢谢！我仍然很难理解你对上一个绘图问题的解释。你能试着用另一种方式来解释它吗？我对python的兴趣只是为了我的论文，所以我对语法只有非常基本的知识。有没有其他方法来编码或解释这个问题？我必须使用numpy吗？最后一个问题是for

[]

和

（）

？或者关于实际绘图工作？我指的是你使用numpy和np.zero的方式，通常是你最后的编码示例：）

XX
1 2 3 4 5 6 7 8 9
1 2 3 4 5 6 7 8 9
1 2 3 4 5 6 7 8 9
1 2 3 4 5 6 7 8 9
1 2 3 4 5 6 7 8 9
1 2 3 4 5 6 7 8 9
1 2 3 4 5 6 7 8 9
1 2 3 4 5 6 7 8 9

YY
1 1 1 1 1 1 1 1 1
2 2 2 2 2 2 2 2 2 
3 3 3 3 3 3 3 3 3
4 4 4 4 4 4 4 4 4
5 5 5 5 5 5 5 5 5 
6 6 6 6 6 6 6 6 6
7 7 7 7 7 7 7 7 7
8 8 8 8 8 8 8 8 8
9 9 9 9 9 9 9 9 9

for i in range(len(XX)):
  for j in range(len(XX[0])):
    ZZ[i][j] = f(XX[i][j], YY[i][j])

import numpy
# other boiler plae variable definitions you have
xs = numpy.linspace(xStart, xStop, num=50)
ys = numpy.linspace(yStart, yStop, num=50)

XX, YY = numpy.meshgrid(xs,ys)
ZZ = numpy.zeros_like(XX)

for i, x in enumerate(xs):
  for j, y in enumerate(ys):
    r=sqrt(x**2+y**2)
    P=(q/(rhof*4*pi*kappa))*(expn(1,r**2/(4*c*t)))
    ZZ[i][j] = P/1e6

fig = plt.figure()
ax = fig.gca(projection='3d')
surf = ax.plot_surface(XX, YY, ZZ, rstride=1, cstride=1, cmap=cm.jet, linewidth=0,
                       antialiased=False, vmin=np.nanmin(ZZ), vmax=np.nanmax(ZZ))
fig.colorbar(surf, shrink=0.5, aspect=5)