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numpy - 绘制一个 3 维 numpy 数组

问题描述

我有一个形状为 (128,128,384) 的 3d numpy 数组。我们称这个数组为“S”。该数组仅包含二进制值 0 或 1。在此处输入图像描述

\now \我想以这样的方式得到这个数组的3d图，\我有一个索引网格（x，y，z）并且对于S的每个条目，当它是一个\我应该得到一个打印点3d 网格中的相应索引。例如，假设我在 S[120,50,36] 有 1 个条目，所以我应该在网格中的那个点得到一个点。

到目前为止，我已经尝试了很多方法，但是已经能够实现一种非常慢的方法，因此在我的情况下是无用的。该方法是遍历整个数组并使用散点图。\这是我的代码片段：

from numpy import np
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import matplotlib.pyplot as plt
for i in range(0,128):
    for j in range(0,128):
        for k in range(0,384):
            if S[i,j,k]==1:
                ax.scatter(i,j,k,zdir='z', marker='o')

请向我建议任何比这更快的方法。

另外，请注意，我不是在尝试绘制数组中的条目。我的数组中的条目只是一个条件，它告诉我是否应该绘制对应于某些索引的图。

非常感谢

标签： numpymatplotlibscatter-plotnumpy-ndarrayscatter3d

解决方案

您可以使用numpy.where.

在您的示例中，删除 for 循环并使用：

i, j, k = np.where(S==1)
ax.scatter(i,j,k,zdir='z', marker='o')

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