在3D numpy对象中寻找对应给定z值的x和y值

Question

{{cd1>中有一个x、y和{}是包含要绘制图形的值的列表。 以下是我的代码（来自here）：

data = np.c_[x,y,z]

# regular grid covering the domain of the data
mn = np.min(data, axis=0) - 0.009
mx = np.max(data, axis=0) + 0.009

X,Y = np.meshgrid(np.linspace(mn[0], mx[0]), np.linspace(mn[1], mx[1]))
XX = X.flatten()
YY = Y.flatten()
A = np.c_[np.ones(data.shape[0]), data[:, :2], np.prod(data[:, :2], axis=1), data[:, :2] ** 2]
C, _, _, _ = scipy.linalg.lstsq(A, data[:, 2])

# evaluate it on a grid
Z = np.dot(np.c_[np.ones(XX.shape), XX, YY, XX * YY, XX ** 2, YY ** 2], C).reshape(X.shape)
fig = plt.figure()
ax = fig.gca(projection='3d')
ax.plot_surface(X, Y, Z, rstride=1, cstride=1, alpha=0.2)
ax.scatter(data[:, 0], data[:, 1], data[:, 2], c='r', s=50)
plt.xlabel('X')
plt.ylabel('Y')
ax.set_zlabel('Z')
ax.axis('equal')
ax.axis('tight')
plt.show()

这里，我想得到x和{}的值，其中{}的值最接近{}。如何得到x和{}的值。在

Answer 1

您可以usenp.where来获得满足某个公差条件-30-eps < z < -30+eps的指标，eps，并使用这些指标来获得x和{}的值

eps = 10.
ind = np.where((-30+eps > Z.ravel()) & (Z.ravel() > -30-eps))

print("x=",X.ravel()[ind],"y=",Y.ravel()[ind])

我有点不确定在您的例子中如何做到这一点，因为您的绘图与链接中的示例值不同（请将有问题的代码设为a MCVE）。这个主意应该不错。在

Answer 2

您可以尝试以下操作（另请参见Find nearest value in numpy array）

value = 30.
zid = (np.abs(Z-value)).argmin()
xval = np.reshape(X, -1)[zid]
yval = np.reshape(Y, -1)[zid]
print xval, yval, np.reshape(Z, -1)[zid]

我已经在你在问题中提到的例子（https://gist.github.com/amroamroamro/1db8d69b4b65e8bc66a6）上检查过了，它似乎有效。在