Python 在二维打印上绘制三维点从文件读取值

我有一个包含3个坐标的点集的文件，由制表符分隔。如下所示（为可读性而添加的空格，原始文件中不存在）：

我想在单个2D绘图上将它们绘制为单独的线，如：

line for all points with x=x0, label=x0
line for all points with x=x1, label=x1
line for all points with x=x2, label=x2

用不同的颜色画那些线

我知道numpy有一个很酷的阅读专栏的功能，比如：

my_data = np.genfromtxt(input_file, delimiter='\t', skiprows=0)
Y = my_data[:, 1]
Z = my_data[:, 2]

是否有一种类似的基于另一列的值快速、干净地拾取列值的方法

如果没有快速函数（根据旁边的x值组成一列），我可以解析文件并逐步构建数据结构

然后我将使用Matplotlib执行类似的操作：

ax = plt.axes()
ax.set_xlabel('Y')
ax.set_ylabel('Z')

# for each value of X
    # pick Y and Z values
    plt.plot(Y, Z, linestyle='--', marker='o', color='b', label='x_val')

但我相信有一种更像蟒蛇的方式。也许有一些关于列表理解的技巧

编辑：这是完整的工作代码（感谢回答的人）。我只需要一种不破坏传奇的方式来展示它

import os
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

input_file = os.path.normpath('C:/Users/sturaroa/Documents/my_file.tsv')

# read values from file, by column
my_data = np.genfromtxt(input_file, delimiter='\t', skiprows=0)
X = my_data[:, 0]  # 1st column
Y = my_data[:, 1]  # 2nd column
Z = my_data[:, 2]  # 3rd column

# read the unique values in X and use them as keys in a dictionary of line properties
d = {val: {'label': 'x {}'.format(val), 'linestyle': '--', 'marker': 'o'} for val in set(X)}

# draw a different line for each of the unique values in X
for val, kwargs in d.items():
    mask = X == val
    y, z = Y[mask], Z[mask]
    plt.plot(y, z, **kwargs)

# label the axes of the plot
ax = plt.axes()
ax.set_xlabel('Y')
ax.set_ylabel('Z')

# get the labels of all the lines in the graph
handles, labels = ax.get_legend_handles_labels()

# create a legend growing it from the middle and put it on the right side of the graph
lgd = ax.legend(handles, labels, loc='center left', bbox_to_anchor=(1.0, 0.5))

# save the figure so that the legend fits inside it
plt.savefig('my_file.pdf', bbox_extra_artists=(lgd,), bbox_inches='tight')

plt.show()

---

假设您有一个包含

value:kwargs

对的字典，其中

value

是

X

必须在该曲线中使用的值，

kwargs

是保存要传递给绘图函数的参数的dict

下面的代码将使用

值

构建一个掩码，该掩码可用于索引和选择适当的点

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt


my_data = np.genfromtxt('data.txt', delimiter=' ', skiprows=0)
X = my_data[:, 0]
Y = my_data[:, 1]
Z = my_data[:, 2]

d = {
    0: {'label': 'x0'},
    1: {'label': 'x1'}
}

for val, kwargs in d.items():
    mask = X == val
    y, z = Y[mask], Z[mask]

    plt.plot(y, z, **kwargs)

plt.legend()

plt.show()

---

我建议使用字典。从加载数据开始

my_data = np.genfromtxt(input_file, delimiter='\t', skiprows=0)
X = my_data[:, 0]
Y = my_data[:, 1]
Z = my_data[:, 2]

然后为每个x值创建一个包含数组的字典：

Ydict = {}
Zdict = {}
for x in np.unique(X):
    inds = X == x
    Ydict[x] = Y[inds]
    Zdict[x] = Z[inds]

现在有两个字典，其中的键是

X

的唯一值（注意

np.unique

），字典的值是

X

与键匹配的数组

你的阴谋电话看起来像

for x in Ydict:
    plt.plot(Ydict[x], Zdict[x], label=str(x), ...)

您需要将

…

替换为您想要设置的任何其他行属性，但是如果希望每一行都是不同的颜色，请不要使用

color='b'

---

这有帮助吗？

更好的是，用dict理解初始化

d

：

d={val:{'label'：'x'+str（val），'linestyle'：'-'}在np.unique（x）}

中为val初始化

d

，然后您可以更改后续行中每行的其他属性，例如

d[0]['color']='b'

，和

d[1][/color']='r'

。您可能会喜欢熊猫图书馆；它非常擅长对表格数据进行排序和分组，并绘制结果。下面是一个相关的例子：

for x in Ydict:
    plt.plot(Ydict[x], Zdict[x], label=str(x), ...)