python 可視化 座標と物理量を結び付けたい

Question

前提・実現したいこと

今，pythonで書きのコードを作って，フィルターをかけた出力を得るようなコードを作りました．これは無事に成功しました．
そして次にこれらをvtkファイルとして出力して可視化をしたいと思います．
ただ，問題なのは，出力はfilteroutput.csvというように（本来の出力はもっと縦に長いですが）測定点ごとに順番に並んでます．
しかし，これらの測定点には座標があたえられていません．
それらの点の座標はすでにわかっているのですが，可視化するときに
filteroutput.csvの一つ目の-1.113303503148000306e+00には(x,y,z)=(-0.05,0.05,0.3)
二つ目に-7.423284898519999508e-01には(x,y,z)=(-0.05,0.048,0.3)というように結び付けて可視化をするにはどうすれば良いでしょうか．

vtkと言いましたが，pythonでもっと便利な何かがあればそれで可視化できたらそれでもいいです．
ただ，今回はx座標が全て同じですので2Dの図でもかまいません．

どうかご教授お願いします．

filteroutput.csvを出力するためのコード

import numpy as np
from scipy import signal

data = np.loadtxt("reshape_min.csv",delimiter=",", skiprows=0, dtype='float')
print(data)

filtering = np.array([
[0.111,0.111,0.111],
[0.111,0.112,0.111],
[0.111,0.111,0.111]
])

print(filtering)
convolution = signal.convolve2d(data, filtering, 'valid')
print(convolution)

np.savetxt('filtering_min.csv', convolution, delimiter=',')

##filteroutput.csv(Notepadで開いたもの）

-1.113303503148000306e+00,-7.423284898519999508e-01,-6.546866565560001128e-01,-6.565390198520000276e-01,-6.543533532220000559e-01,-7.872470198890000326e-01,-7.561897932960000013e-01,-7.617021899629999870e-01,-7.248841665559999647e-01,-7.139656532220000074e-01,-6.844888631850000182e-01,-6.306578132960001248e-01,-6.593895067039999836e-01,-6.942903567779999952e-01,-6.796606668149999253e-01,-6.705761633329999638e-01,-6.449768233329999934e-01,-7.362626066669999414e-01,-7.802652199999999816e-01,-7.916355900000000556e-01,-7.000143399630001095e-01,-6.423799333699999892e-01,-6.473608466670000006e-01,-6.609258033329999948e-01,-7.292889799260000583e-01,-7.030877732960000293e-01,-7.493162366300000210e-01,-7.509412301110000021e-01,-8.395839567039999896e-01,-8.265878234070000996e-01,-8.351326367779999815e-01,-8.394431767409999967e-01,-7.955383600369999586e-01,-7.267135865930001160e-01,-6.497176199629999260e-01,-6.442214632960000520e-01,-6.541611299259999512e-01,-6.296200933699999114e-01,-6.121647099629999866e-01,-5.915747132590000179e-01,-6.964571932590000181e-01,-7.201453467039998779e-01,-8.116633501479999513e-01,-7.387557867410000645e-01,-7.357866568149999953e-01,-6.926971267039999658e-01,-6.960206234440000639e-01,-8.792141065560000746e-01,-1.236609143259000065e+00
-8.346959198519999790e-01,-4.026660599259999640e-01,-3.294746033329999935e-01,-3.093277632959999801e-01,-3.019079699260000527e-01,-3.159905998520000092e-01,-3.040177332590000003e-01,-2.978626500000000066e-01,-2.850613100000000122e-01,-2.849145932959999405e-01,-2.833672098150000207e-01,-2.822791331849999752e-01,-2.931608232960000171e-01,-2.950280967040000424e-01,-2.957959734439999933e-01,-2.851699765929999741e-01,-2.872591773330000486e-01,-2.915647650370000177e-01,-2.884757087779999951e-01,-2.813586394440000249e-01,-2.765627576299999890e-01,-2.744007270000000109e-01,-2.896381859630000055e-01,-2.921002810000000172e-01,-2.964873478889999969e-01,-2.853117609260000243e-01,-2.843263999260000063e-01,-2.833847399999999683e-01,-2.837874398520000008e-01,-2.792082931849999561e-01,-2.777147632220000051e-01,-2.756152266299999876e-01,-2.757232633699999713e-01,-2.749815199630000206e-01,-2.749534699630000190e-01,-2.721902365559999981e-01,-2.733966731850000498e-01,-2.764470498890000405e-01,-2.761094965560000336e-01,-2.728140179260000187e-01,-2.758958412959999773e-01,-2.888964846670000197e-01,-2.987460267039999673e-01,-3.017872599629999875e-01,-2.979753434069999929e-01,-3.108824867039999829e-01,-3.348769734809999843e-01,-4.385864099999999821e-01,-9.330728234070001514e-01

##座標(Notepadで開いたもの）

測定点番号	x座標	y座標	z座標
1	-0.05	0.05	0.3
2	-0.05	0.048	0.3
3	-0.05	0.046	0.3
4	-0.05	0.044	0.3
5	-0.05	0.042	0.3
6	-0.05	0.04	0.3
7	-0.05	0.038	0.3
8	-0.05	0.036	0.3
9	-0.05	0.034	0.3
10	-0.05	0.032	0.3
11	-0.05	0.03	0.3
12	-0.05	0.028	0.3
13	-0.05	0.026	0.3
14	-0.05	0.024	0.3
15	-0.05	0.022	0.3
16	-0.05	0.02	0.3
17	-0.05	0.018	0.3
18	-0.05	0.016	0.3
19	-0.05	0.014	0.3
20	-0.05	0.012	0.3
21	-0.05	0.01	0.3
22	-0.05	0.008	0.3
23	-0.05	0.006	0.3
24	-0.05	0.004	0.3
25	-0.05	0.002	0.3
26	-0.05	0	0.3
27	-0.05	-0.002	0.3

Answer 1

matplotlibの三次元散布図が簡単でよいかと思います。

from matplotlib import pyplot as plt
import numpy as np
from mpl_toolkits.mplot3d.axes3d import Axes3D

# 座標と物理量の読込
points = np.loadtxt('point.txt',skiprows=1)
values = np.loadtxt('fileoutput.csv',delimiter=',').flatten() # １次元化

# 三次元散布図。各点の色に物理量を指定する
x = points[:,1]
y = points[:,2]
z = points[:,3]
c = values[:27] # 座標の数に合わせる

fig = plt.figure()
ax = Axes3D(fig)
p = ax.scatter(x, y, z, c=c, s=10, cmap='Blues')

plt.colorbar(p)
plt.show()

Comments

[Tubasa1995]

解答ありがとうございます．
ただ，今探しているものは散布図ではなくて，
その散布図の点と点の間を補間で線を引きたいのですが無理ですか？

[Tubasa1995]

つまり，４つの点で四角い領域を作ったときに，その面を色づけすることはできませんか？

[8524ba23]

すみません。可視化したいもののイメージができません。
質問本文にイメージ図の例とその説明を追記ください。
また、座標群が球状星団のように分布していた場合は領域（曲面）は作成できないと思うのですが、その場合はどのような可視化イメージになるべきなのかも追記ください。

[Tubasa1995]

更新しました，例えば上のような図です．

[Tubasa1995]

ただ，今回の場合は3Dというよりも，x座標が全て同じなので，2Dのグラフでもかまいません．

[8524ba23]

「今回の場合は3Dというよりも，x座標が全て同じなので」
このような仕様は、実現の難易度にかかわる重要な制約条件ですので（できれば最初から）質問本文に明記ください。

[Tubasa1995]

ご指摘ありがとうございます．直しました．