Modifier la démo matplotlib pour utiliser le fichier csv avec les données XYZ

Question

Je voudrais utiliser matplotlib pour créer un tracé 3D dispersé avec une surface projetée qui ressemble à cette démo mais en utilisant un fichier CSV que j'ai créé à partir d'Excel et qui contient les données XYZ 3 colonnes de nombres.

est ici le code de démonstration ...

from mpl_toolkits.mplot3d import axes3d 
import matplotlib.pyplot as plt 
from matplotlib import cm 

fig = plt.figure() 

ax = fig.gca(projection='3d') 

X, Y, Z = axes3d.get_test_data(0.05) 

ax.plot_surface(X, Y, Z, rstride=8, cstride=8, alpha=0.3) 
cset = ax.contourf(X, Y, Z, zdir='z', offset=-100, cmap=cm.coolwarm) 
cset = ax.contourf(X, Y, Z, zdir='x', offset=-40, cmap=cm.coolwarm) 
cset = ax.contourf(X, Y, Z, zdir='y', offset=40, cmap=cm.coolwarm) 

ax.set_xlabel('X') 
ax.set_xlim(-40, 40) 
ax.set_ylabel('Y') 
ax.set_ylim(-40, 40) 
ax.set_zlabel('Z') 
ax.set_zlim(-100, 100) 

plt.show() 

Answer 1

Vous pouvez simplement utiliser un csv.reader pour charger les données, les cartographier puis flotter. Ensuite, vous devez les mettre en forme pour numpy.

import csv 
from itertools import groupby 

data = [] 
with open('my.csv') as my_csv: 
    csv_reader = csv.reader(my_csv) 
    for line in csv_reader: 
     data.append(map(float, line)) 
data.sort() 
X, Z = [], [] 
for x, g in groupby(data, key=lambda line: line[0]): 
    X.append(x) 
    Y = [] 
    new_Z = [] 
    for y, gg in groupby(g, key=lambda line: line[1]): 
     Y.append(y) 
     new_Z.append(list(gg)[-1][2]) 
    Z.append(new_Z) 
X, Y = np.meshgrid(X, Y) # transform into 2D index numpy arrays 
Z = np.array(Z) # transform into 2D values numpy array 

edit: oublié de remodeler des valeurs; code mis à jour.