如何使用含3D图形的图表对比两个同维度CSV二维数组差异

前置准备 #

• 你的CSV文件以;为字段分隔符，读取时指定分隔符参数即可，以Python pandas为例，读取代码为pd.read_csv('文件路径.csv', sep=';')。由于两个数组维度完全对齐，先逐元素计算差值得到差值数组：diff_arr = arr1 - arr2，后续可视化可结合原始数组和差值数组实现。
• 数组样式参考：
  

优先推荐3D可视化方案 #

• 3D双曲面叠加图
  • 将二维数组的行索引、列索引分别作为X轴、Y轴，两个数组的元素值作为Z轴高度绘制两个半透明曲面，两个曲面的垂直间距就对应位置的数据差；也可以直接把差值数组作为Z轴绘制单曲面，正值区域用暖色调、负值区域用冷色调、零差值位置设为白色基准面，偏差大小和方向一目了然。
• 3D离散柱状热力图
  • 适配规整网格类二维数据，X、Y平面对应数组的行列网格，每个网格位置的柱子高度对应该位置两个数组的差值绝对值，柱子颜色对应差值正负，没有曲面插值带来的失真，偏差大小的视觉冲击力更强。
• 3D偏差标记地形图
  • 以其中一个数组的数值为Z轴高度绘制基准地形面，在两个数组差值超过设定阈值的位置，用不同颜色的垂直标记杆标注偏差方向和大小，适合快速定位偏差超标的点位。

备选2D快速出图方案 #

• 差值热力图：直接将逐点差值映射为色块颜色，行列位置和原数组一一对应，搭配色标标注差值范围，出图效率最高，适合快速预览整体偏差分布。
• 差值等高线图：在其中一个原始数组的底图上，叠加差值数组的正负等高线，可快速圈出偏差超过特定阈值的连续区域。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Alex Rebell