matplotlib制作PPFD三维图

matplotlib制作PPFD三维图（python）

第一次写博客，本辣鸡耗尽毕生所学，欢迎指教，不喜勿喷。
PPFD——光量子通量密度。

温室内光环境PPFD数据

目标：
将A列日期的日期和时间拆分开，分别作为横纵坐标。K列为仪器测量到的PPFD数据，作为Z轴的值。绘成三维图。

读取EXCEL文件

def openfile(filename):
   myusecols = input("请输入需要处理的列(例如[0,1])：")
   #读取excel文件
   mydata = pd.read_excel(io=filename, header=None, usecols=eval(myusecols),\
                          skiprows=5, parse_dates=True, converters={
   0: str}, names=['Time', 'PPFD'])
   #筛选出需要用于绘图的数据
   startpoint = input("输入开始日期(2019-06-01):")
   endpoint = input("输入结束日期(2019-07-01):")
   mydata = mydata[(mydata['Time'] <= endpoint) & (mydata['Time'] >= startpoint)]
   #将A列的日期数据拆分为两列。
   mydata['Date'], mydata['time'] = mydata['Time'].str.split(' ', 1).str
   mydata.Date = mydata.Date.apply(func=lambda x: x[5:])   #将日期转为%m-%D
   mydata.time = mydata.time.apply(func=lambda x: x[0:5])  #将时间转为%H-%M
   mydata.PPFD = mydata.PPFD.astype('float')  #数据转为浮点类型
   return mydata

usecols表示需要使用的列，以列表形式赋值。skiprows需要跳过的行数，converters将A列转换为字符型。用astype将数据改为浮点型（之前没有这句也没事，而且在deepin上没有也可以执行，但是后来没有这句就会报错，所以最好还是在读数据的时候就设置好类型，不要一律字符型或者object）。

构造数据形状

def dataset(mydata):
    mydata['Date'].drop_duplicates(inplace=True)
    mydata['time'].drop_duplicates(inplace=True)
    Xnum = np.arange(0, len(mydata['Date']))
    Ynum = np.arange(0, len