对数据进行排序以便在 mplot3d 中绘图

Question

我一直在使用 mplot3d （matplotlib 的一部分）进行一些各种 3d 绘图，并且它的工作表现令人钦佩。然而，我遇到了一个新问题。

Mplot3d 期望数据以某种方式排序，以绘制线框。例如，它喜欢这样的东西：

x = array([[1, 2, 3],
          [1, 2, 3],
          [1, 2, 3]])

y = array([[1, 1, 1],
          [2, 2, 2],
          [3, 3, 3])

其中 z 是相同维度的数组，数据对应于空间中的每个位置。

不幸的是，我的数据不是这样格式化的 - 每隔一行都是相反的，因为数据是通过以光栅模式扫描来收集的。

所以我有更多类似的东西：

x = array([[1, 2, 3],
          [3, 2, 1],
          [1, 2, 3]])

我目前的方法是一种非常丑陋的、暴力的“做一个for循环，然后检查你是否在奇数行”，从旧的数组中构建一个新的数组，但我是希望有一种更优雅的方式来做到这一点。棘手的部分是我必须以与 X 和 Y 相同的方式重新排列 Z 数组，以确保保留与每个点对应的数据空间。

理想情况下，我想要一些健壮且专门设计用于对包含任意随机位置点的一组二维数组进行排序的东西，但即使是一种更Pythonic的方式来完成我已经在做的事情也将受到赞赏。如果我能让它变得更加强大，并且不依赖于这种特定的光栅扫描模式，从长远来看，它可能会帮我解决一些麻烦。

Answer 1

如果我理解正确的话，您只想这样做：x[1::2, :] = x[1::2, ::-1]。

有一些问题......如果您不制作 x 的中间副本，由于 numpy 中广播的工作方式，它不会完全达到您的预期。

尽管如此，使用基本索引仍然非常简单：

import numpy as np
x = np.array([[1,2,3],[3,2,1],[1,2,3],[3,2,1],[1,2,3]])
x_rev = x.copy()
x_rev[1::2, :] = x[1::2, ::-1]

这会将 this (x):

array([[1, 2, 3],
       [3, 2, 1],
       [1, 2, 3],
       [3, 2, 1],
       [1, 2, 3]])

转换为 this (x_rev):

array([[1, 2, 3],
       [1, 2, 3],
       [1, 2, 3],
       [1, 2, 3],
       [1, 2, 3]])

如果您不熟悉 python 中的切片, x[1::2] 将从第二个项目开始选择 x 的所有其他项目。 （1 是起始索引，2 是增量）相反，x[::-1] 仅指定增量 < code>-1，从而反转数组。在本例中，我们仅将这些切片应用到特定轴，因此我们可以从第二行开始选择并反转每隔一行。