Python &引用；输入x和y必须为1D或2D“；matplotlib中的错误

我正试图从一个大文件中绘制一些数据。 数据的格式如下：

0.025876 139 0
0.030881 140 0
0.030982 141 0
0.035602 142 0
0.035521 143 0
0.038479 144 0
0.040668 145 0
0.040121 146 0
0.037953 147 0
0.039027 148 0
0.038338 149 0
0.047557 139 1
0.045105 140 1
0.044943 141 1
0.042370 142 1
0.042025 143 1
0.038946 144 1
0.037953 145 1
0.033373 146 1
0.030070 147 1
0.029118 148 1
0.025552 149 1 

原则上，每一条线对应一个三维点，我想“简单地”绘制一个由这些点生成的三维曲面，类似于我在gnuplot中使用splot函数可以为了解它的人所做的

为了在网上找到问题的答案，我使用matplolib轮廓函数尝试了以下方法：

#!/usr/bin/python

from numpy import *
import pylab as p
import sys
import mpl_toolkits.mplot3d.axes3d as p3

 s = str(sys.argv[1])
 f = open(s)
 z,y,x = loadtxt(f, unpack = True)
 f.close
 #x = [1,2,3]
 #y = [1,2,3]
 #z = [1,8,16]
 data = zip(x,y,z)

 #map data on the plane
 X, Y = meshgrid(arange(0, 89, 1), arange(0, 300, 1))
 Z = zeros((len(X),len(Y)),'Float32')
 for x_,y_,z_ in data:
   Z[x_, y_] = z_ #this should work, but only because x and y are integers
             #and arange was done with a step of 1, starting from 0

 fig=p.figure()
 ax = p3.Axes3D(fig)
 ax.contourf(X,Y,Z)
 ax.set_xlabel('X')
 ax.set_ylabel('Y')
 ax.set_zlabel('Z')
 p.show()

这段代码实际上可以很好地处理上面代码中用hashtag注释的向量x、y和z

但要知道，我正在尝试使用上面给出的数据，我在matplotlib中得到“输入x和y必须是1D或2D”错误

我已经读到，这可能与Z与X或Y的形状不同有关……但我不确定如何处理这个问题

顺便说一句，正如您可能意识到的，我是Python的超级新手，如果代码对您中的一些人来说非常难看，我向您道歉

无论如何，任何帮助都是非常受欢迎的

谢谢

法比安使用：

屈服

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相关链接：

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X和Z的形状不一样，请尝试：

零（X.shape），'Float32'）

。很抱歉……我不确定X.shape位放在哪里。我写Z=0（X.shape，'Float32'）吗？非常感谢！有没有办法直接从文件导入内容？就像我在我的第一个代码中尝试做的那样？我曾尝试使用“content=np.loadtxt（f）”，其中f指向一个数据文件，但格式似乎不正确……是的，使用

data=np.genfromtxt（filename，…）

。我已经编辑了上面的代码来说明我的意思

np.genfromtxt

可以采用类似文件的对象（例如，

io.BytesIO（…）

）或解释为数据文件路径的字符串。这里有一个链接，解释了更多关于。

import io
import sys
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import mpl_toolkits.mplot3d.axes3d as axes3d
import scipy.interpolate as interpolate

content = '''0.025876 139 0
0.030881 140 0
0.030982 141 0
0.035602 142 0
0.035521 143 0
0.038479 144 0
0.040668 145 0
0.040121 146 0
0.037953 147 0
0.039027 148 0
0.038338 149 0
0.047557 139 1
0.045105 140 1
0.044943 141 1
0.042370 142 1
0.042025 143 1
0.038946 144 1
0.037953 145 1
0.033373 146 1
0.030070 147 1
0.029118 148 1
0.025552 149 1'''

data = np.genfromtxt(io.BytesIO(content), dtype=None, names='x, y, z')

# Or, to read from a file:
# data = np.genfromtxt(filename, dtype=None, names='x, y, z')

x, y, z = data['x'], data['y'], data['z']
N = 20
xi = np.linspace(x.min(), x.max(), N)
yi = np.linspace(y.min(), y.max(), N)

X, Y = np.meshgrid(xi, yi)
Z = interpolate.griddata((x, y), z, (X, Y), method='nearest')

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(1, 1, 1, projection='3d')
ax.scatter(data['x'], data['y'], data['z'])
ax.plot_wireframe(X, Y, Z, rstride=1, cstride=1)
# ax.plot_surface(X, Y, Z)
plt.show()