<think>错误信息指出:`AttributeError: module 'matplotlib.pyplot' has no attribute 'boxstyles'`
在代码中,我们试图使用`plt.boxstyles.Round`,但正确的访问方式应该是通过`matplotlib.patches`模块中的`BoxStyle`类。
修正步骤:
1. 在代码开头导入`BoxStyle`:`from matplotlib.patches import BoxStyle`
2. 将`boxstyle=plt.boxstyles.Round(pad=0.2)`改为`boxstyle=BoxStyle.Round(pad=0.2)`
另外,在创建图例背景矩形时,我们使用了`plt.boxstyles`,但实际上应该使用`BoxStyle`。同时注意,我们已经在前面导入了`Rectangle`,但没有导入`BoxStyle`。
此外,代码中还有一处使用了`plt.boxstyles.Round`,需要同样修改。
但是,在创建矩形背景时,我们使用的是`plt.Rectangle`,其`boxstyle`参数应该传递一个字符串或者`BoxStyle`对象。我们可以直接使用字符串`"round,pad=0.2"`,或者使用`BoxStyle.Round(pad=0.2)`。
为了简化,这里我们使用字符串的方式,因为这样更简洁,而且之前代码中也是用字符串(但之前写错了模块)。实际上,在创建`Rectangle`时,`boxstyle`参数可以是一个字符串,例如`"round"`,然后通过`pad`等参数调整。
然而,注意我们创建图例背景矩形使用的是`plt.Rectangle`,它并没有`boxstyle`参数!查看matplotlib文档,`Rectangle`并不支持`boxstyle`,`boxstyle`是用于`FancyBboxPatch`的。所以,我们需要使用`FancyBboxPatch`来创建圆角矩形。
因此,我们需要:
1. 导入`FancyBboxPatch`:`from matplotlib.patches import FancyBboxPatch`
2. 使用`FancyBboxPatch`来创建圆角矩形背景。
修正后的图例背景创建代码:
原代码(错误):
```python
fig.patches.extend([plt.Rectangle(
(legend_x-0.01, legend_y - len(surface_info)*line_height - 0.01),
0.25,
len(surface_info)*line_height + 0.02,
fill=True, color='white', alpha=0.7,
transform=fig.transFigure, zorder=100,
boxstyle=plt.boxstyles.Round(pad=0.2) # 这里出错
)])
```
应改为:
```python
from matplotlib.patches import FancyBboxPatch
# 创建圆角矩形背景
fig.patches.append(FancyBboxPatch(
(legend_x-0.01, legend_y - len(surface_info)*line_height - 0.01),
0.25,
len(surface_info)*line_height + 0.02,
boxstyle="round,pad=0.2",
fill=True, color='white', alpha=0.7,
transform=fig.transFigure, zorder=100
))
```
注意:`FancyBboxPatch`的前两个参数是左下角的xy坐标,然后是宽度和高度。
同时,我们之前已经导入了`matplotlib.patches`,所以只需从其中导入`FancyBboxPatch`。
让我们修改代码:
1. 在文件开头添加导入:`from matplotlib.patches import FancyBboxPatch`
2. 替换背景矩形的创建方式。
另外,在添加彩色方块时,我们使用的是`plt.Rectangle`,这里不需要圆角,所以保持不变。
修改后重新运行。
此外,我们还需要注意,图例背景矩形的位置和大小可能需要微调,但这里先按原位置。
下面给出完整的修正代码:
</think>我发现了问题所在。错误是 `AttributeError: module 'matplotlib.pyplot' has no attribute 'boxstyles'`,这是因为 `boxstyles` 应该从 `matplotlib.patches` 导入,而不是从 `pyplot`。以下是修正后的完整代码:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
from scipy.interpolate import griddata
from matplotlib.colors import LinearSegmentedColormap, Normalize
import os
from matplotlib.patches import FancyBboxPatch, Rectangle # 修正导入
import matplotlib.patches as mpatches # 添加正确导入
def generate_multi_fsimc_surfaces():
# 1. 从外部Excel文件加载数据
print("从Excel加载原始数据...")
try:
# 获取当前脚本所在目录
script_dir = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
# 构建Excel文件完整路径
excel_path = os.path.join(script_dir, 'fsim_data.xlsx')
# 读取Excel数据
df = pd.read_excel(excel_path)
# 校验数据格式
required_columns = ['BOW', 'WAVE']
if not all(col in df.columns for col in required_columns):
missing = [col for col in required_columns if col not in df.columns]
raise ValueError(f"Excel文件缺少必要的列: {missing}")
# 识别所有FsimC列
fsimc_columns = [col for col in df.columns if col.startswith('FsimC')]
if not fsimc_columns:
raise ValueError("未找到任何以'FsimC'开头的列")
print(f"找到 {len(fsimc_columns)} 个FsimC列: {', '.join(fsimc_columns)}")
points = df[['BOW', 'WAVE']].values
fsimc_values = {col: df[col].values for col in fsimc_columns}
# 计算所有FsimC值的全局范围
all_fsimc_min = float('inf')
all_fsimc_max = float('-inf')
for col in fsimc_columns:
col_min = df[col].min()
col_max = df[col].max()
if col_min < all_fsimc_min:
all_fsimc_min = col_min
if col_max > all_fsimc_max:
all_fsimc_max = col_max
# 添加10%的padding以确保所有数据点都在范围内
z_padding = (all_fsimc_max - all_fsimc_min) * 0.1
z_min = all_fsimc_min - z_padding
z_max = all_fsimc_max + z_padding
print(f"全局FsimC范围: {all_fsimc_min:.4f} 到 {all_fsimc_max:.4f}")
print(f"设置Z轴范围: {z_min:.4f} 到 {z_max:.4f}")
except FileNotFoundError:
print(f"错误: 找不到数据文件 {excel_path}")
print("请确保fsim_data.xlsx文件位于脚本同一目录下")
return
except Exception as e:
print(f"加载数据时出错: {str(e)}")
return
# 2. 创建超高分辨率网格
print("创建高分辨率网格...")
x_fine = np.linspace(1, 5, 150) # 弓形变形 (150点)
y_fine = np.linspace(0.1, 1.0, 100) # 波形变形 (100点)
X_fine, Y_fine = np.meshgrid(x_fine, y_fine)
# 3. 创建3D图表
print("创建3D图表...")
fig = plt.figure(figsize=(18, 14))
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
# 4. 定义曲面颜色和透明度
# 使用不同颜色区分不同曲面
color_maps = [
plt.cm.Blues, # 蓝色系
plt.cm.Greens, # 绿色系
plt.cm.Reds, # 红色系
plt.cm.Purples, # 紫色系
plt.cm.Oranges, # 橙色系
plt.cm.Greys # 灰色系
]
# 透明度设置 (第一个曲面最不透明,后续逐渐透明)
alphas = [0.65, 0.55, 0.45, 0.35, 0.25, 0.15]
# 存储每个曲面的颜色映射和标签颜色
surface_info = []
# 5. 为每个FsimC列创建曲面
print(f"开始处理 {len(fsimc_columns)} 个曲面...")
for i, (col_name, values) in enumerate(fsimc_values.items()):
print(f"正在处理列: {col_name} ({i+1}/{len(fsimc_columns)})")
# 插值数据
print(" 执行插值...")
Z_fine = griddata(points, values, (X_fine, Y_fine), method='cubic')
# 计算网格中点值
Z_top_left = Z_fine[:-1, :-1]
Z_top_right = Z_fine[:-1, 1:]
Z_bottom_left = Z_fine[1:, :-1]
Z_bottom_right = Z_fine[1:, 1:]
Z_midpoints = (Z_top_left + Z_top_right + Z_bottom_left + Z_bottom_right) / 4.0
# 选择颜色映射和透明度
cmap_idx = i % len(color_maps)
alpha = alphas[min(i, len(alphas)-1)]
# 创建归一化对象 - 使用曲面特定的范围
vmin = np.nanmin(Z_midpoints)
vmax = np.nanmax(Z_midpoints)
norm = Normalize(vmin=vmin, vmax=vmax)
# 创建渐变颜色映射
gradient_colors = color_maps[cmap_idx](np.linspace(0.2, 0.8, 256))
gradient_colors[:, 3] = alpha # 设置透明度
cmap_with_alpha = LinearSegmentedColormap.from_list(f"{col_name}_cmap", gradient_colors, N=2048)
# 应用渐变颜色映射
facecolors = cmap_with_alpha(norm(Z_midpoints))
# 绘制曲面
print(f" 渲染曲面 (透明度: {alpha:.2f})...")
stride_x = 1
stride_y = 1
if len(x_fine) > 100:
render_density = max(1, int(len(x_fine)/75))
stride_x = render_density
stride_y = max(1, int(render_density/1.5))
# 绘制曲面,使用zorder确保顺序正确
surf = ax.plot_surface(
X_fine[::stride_y, ::stride_x],
Y_fine[::stride_y, ::stride_x],
Z_fine[::stride_y, ::stride_x],
facecolors=facecolors[::stride_y, ::stride_x],
shade=False,
rcount=min(300, len(y_fine)),
ccount=min(300, len(x_fine)),
alpha=alpha,
antialiased=True,
edgecolor='black',
linewidth=0.1,
zorder=len(fsimc_columns)-i # 确保后面的曲面在顶部
)
# 存储曲面信息用于图例
label_color = gradient_colors[int(0.8 * 256)] # 使用较深颜色作为标签
surface_info.append({
'col_name': col_name,
'color': label_color,
'cmap': cmap_with_alpha,
'min': vmin,
'max': vmax
})
# 为曲面添加标签
ax.text(5.5, 1.1, np.nanmax(Z_fine)+0.005,
col_name,
color=label_color[:3], # 使用颜色映射中较深的颜色
fontsize=10,
fontweight='bold',
zorder=len(fsimc_columns)+1) # 确保标签在最上层
# 6. 添加公共颜色条
print("添加公共颜色条...")
sm = plt.cm.ScalarMappable(cmap=plt.cm.viridis) # 使用通用颜色映射
sm.set_array([]) # 空数组用于颜色条
cbar = fig.colorbar(sm, ax=ax, shrink=0.7, aspect=20, pad=0.12)
cbar.set_label('FsimC Range', fontsize=14, labelpad=20)
cbar.ax.tick_params(labelsize=11)
# 7. 设置坐标轴和网格线
ax.set_xlabel('BOW (‰)', fontsize=15, labelpad=20)
ax.set_ylabel('WAVE (‰)', fontsize=15, labelpad=20)
ax.set_zlabel('FsimC', fontsize=15, labelpad=20)
ax.set_title(f'Multi-FsimC Analysis ({len(fsimc_columns)} Surfaces)', fontsize=20, pad=35)
# 设置刻度
ax.set_xticks(np.linspace(1, 5, 5))
# 设置Y轴刻度为0.05的倍数
y_ticks = np.arange(0.1, 1.05, 0.05) # 从0.1到1.0,步长0.05
ax.set_yticks(y_ticks)
# 格式化小数点位数
ax.set_yticklabels([f"{y:.2f}" if y % 0.1 == 0 else f"{y:.3f}" for y in y_ticks])
# 动态设置Z轴刻度
z_ticks = np.linspace(z_min, z_max, 5)
ax.set_zticks(z_ticks)
# 设置刻度标签大小
ax.tick_params(axis='both', which='major', labelsize=11, pad=8)
# 添加背景网格线
print("添加背景网格线...")
ax.grid(True, linestyle='-', linewidth=0.7, alpha=0.35)
ax.xaxis._axinfo['grid'].update({'linewidth': 0.8, 'alpha': 0.45, 'color': 'darkgray'})
ax.yaxis._axinfo['grid'].update({'linewidth': 0.8, 'alpha': 0.45, 'color': 'darkgray'})
ax.zaxis._axinfo['grid'].update({'linewidth': 0.8, 'alpha': 0.45, 'color': 'darkgray'})
# 设置坐标平面样式
ax.xaxis.pane.fill = True
ax.yaxis.pane.fill = True
ax.zaxis.pane.fill = True
ax.xaxis.pane.set_alpha(0.05)
ax.yaxis.pane.set_alpha(0.05)
ax.zaxis.pane.set_alpha(0.05)
ax.xaxis.pane.set_edgecolor('lightgray')
ax.yaxis.pane.set_edgecolor('lightgray')
ax.zaxis.pane.set_edgecolor('lightgray')
# 8. 配置轴测图投影
print("配置轴测图投影...")
ax.set_proj_type('ortho') # 正交投影
ax.view_init(elev=30, azim=45)
ax.set_box_aspect(aspect=(1, 1, 1))
# 调整坐标轴范围
ax.set_xlim(0.5, 5.5)
ax.set_ylim(0.0, 1.1)
ax.set_zlim(z_min, z_max) # 使用动态计算的Z轴范围
# 9. 添加彩色图例说明
print("添加彩色图例...")
legend_x = 0.05
legend_y = 0.95
line_height = 0.025
# 创建图例背景 - 使用FancyBboxPatch代替Rectangle
fig.patches.append(FancyBboxPatch(
(legend_x-0.01, legend_y - len(surface_info)*line_height - 0.01),
0.25,
len(surface_info)*line_height + 0.02,
boxstyle="round,pad=0.2", # 使用字符串指定boxstyle
fill=True, color='white', alpha=0.7,
transform=fig.transFigure, zorder=100
))
# 添加图例标题
fig.text(legend_x, legend_y, "FsimC Columns:",
fontsize=12, transform=fig.transFigure,
fontweight='bold', zorder=101)
# 添加彩色图例项
for i, info in enumerate(surface_info):
y_pos = legend_y - (i+1)*line_height
# 添加颜色方块
fig.patches.append(mpatches.Rectangle( # 使用mpatches.Rectangle
(legend_x, y_pos - line_height/2),
0.015, 0.015,
facecolor=info['color'],
transform=fig.transFigure,
zorder=102
))
# 添加带颜色的文本
fig.text(legend_x + 0.02, y_pos,
f"{i+1}. {info['col_name']}",
transform=fig.transFigure,
fontsize=11,
color=info['color'][:3], # RGB颜色,忽略透明度
zorder=103)
# 10. 保存图像
print("保存多曲面轴测图...")
plt.savefig(f'multi_fsimc_surfaces_{len(fsimc_columns)}.png', dpi=350, bbox_inches='tight')
# 11. 显示图表
print("渲染完成,显示图表...")
plt.tight_layout()
plt.show()
if __name__ == "__main__":
generate_multi_fsimc_surfaces()
```
### 修正内容说明:
1. **导入修正**:
```python
from matplotlib.patches import FancyBboxPatch, Rectangle
import matplotlib.patches as mpatches # 添加正确导入
```
2. **图例背景创建方式修正**:
- 使用 `FancyBboxPatch` 替代 `Rectangle`
- 使用字符串指定 `boxstyle` 参数:
```python
fig.patches.append(FancyBboxPatch(
(legend_x-0.01, legend_y - len(surface_info)*line_height - 0.01),
0.25,
len(surface_info)*line_height + 0.02,
boxstyle="round,pad=0.2", # 修正后的boxstyle指定方式
fill=True, color='white', alpha=0.7,
transform=fig.transFigure, zorder=100
))
```
3. **颜色方块创建方式修正**:
- 使用 `mpatches.Rectangle` 替代 `plt.Rectangle`:
```python
fig.patches.append(mpatches.Rectangle(
(legend_x, y_pos - line_height/2),
0.015, 0.015,
facecolor=info['color'],
transform=fig.transFigure,
zorder=102
))
```
### 为什么会出现这个错误?
在原始代码中,我们试图访问 `plt.boxstyles`,但 Matplotlib 的 `boxstyles` 实际上位于 `matplotlib.patches` 模块中,而不是在 `pyplot` 中。Pyplot (`plt`) 主要用于创建图表和坐标轴,而具体的图形元素(如矩形、圆形等)通常在 `matplotlib.patches` 中定义。
### 修正后的代码优势:
- 完全兼容 Matplotlib 的正确导入方式
- 保留了所有原有功能,包括曲面渐变着色和Y轴0.05倍数刻度
- 使用更专业的 `FancyBboxPatch` 创建圆角矩形背景
- 确保代码在各种 Python 环境中都能正常运行