位置と物理量を結び付けた３次元配列を３次元の流線図にしたい

Question

前提・実現したいこと

x、y、zのような位置と物理量を持った３次元のデータ配列を結び付けて流線図を作りたいです。
イメージとしてはhttps://jupiter.geo.kyushu-u.ac.jp/machida/research.htmlのような図です。
データは円筒座標系になっていて、今、円筒座標を直交座標に変換し物理量の配列と結びつけることはできています。

現状できていること

動系方向のベクトルの要素を、data_r
方位角方向のベクトルの要素を、data_theta
鉛直方向のベクトルの要素を、data_z
という３次元配列でそれぞれ出力されます。
そして、座標の一次元配列をr,theta,zとして出力されています。

    theta_matrix, z_matrix, radius_matrix = np.meshgrid(theta, z, r)
    x = radius_matrix * np.cos(theta_matrix)
    y = radius_matrix * np.sin(theta_matrix)
    z = z_matrix
    u =data_r*np.cos(theta_matrix)-data_theta*np.sin(theta_matrix)
    v =data_r*np.sin(theta_matrix)+data_theta*np.cos(theta_matrix)
    w =data3[:,:,:]

このように位置(x,y,z)とそこのベクトル(u,v,w)を結びつけることはできています。
また、これを３次元のベクトル図にすることもできています。

fig = plt.figure()
ax = fig.gca(projection='3d')
ax.set_xlabel("X")
ax.set_ylabel("Y")
ax.set_zlabel("Z")
ax.quiver(x[::10,:,::5], y[::10,:,::5], z[::10,:,::5], u[::10,:,::5], v[::10,:,::5], w[::10,:,::5], length=1, normalize=True)
plt.show()

しかし、ここから流線図にする方法が分からず困っております。

試したこと

plotlyを使うと良いらしく試してみたのですがうまく使えませんでした。ソースコードでcsvファイルになっているところをどう自分の場合に落とし込めば良いのかがわかりませんでした。

補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

python3.7.5

ここにより詳細な情報を記載してください。

Answer 1

あなたのコードでは、x,y,z,u,v,wの配列はそれぞれnp.meshgridをもとに定義されているので、これらはすべて3次元の配列になっています。

実際、x,y,z,u,v,wはそれぞれ3次元空間上の各格子点におけるx座標、y座標、z座標、ベクトル場のx成分、ベクトル場のy座標、ベクトル場のz座標を表す配列になっていると思います。

matplotlibでプロットする場合ではこのデータフォーマットでよいのですが、参照されているサイトを見る限り、plotlyというツールではこのフォーマットではダメなようです。
plotlyでは、x,y,z,u,v,wはそれぞれ一次元の配列になっています。

具体的には、持っているベクトル場のデータ点の数をNとすると、N行×6列の表があり各列がそれぞれx座標、y座標、z座標、ベクトル場のx成分、ベクトル場のy座標、ベクトル場のz座標を表しています。
以下にその表の例を示しておきます。（N=3の場合）

x	y	z	u	v	w
0	0	0	1.1	2.0	-0.3
0	0	1	1.2	2.1	-0.2
0	1	1	2.2	-0.1	1.2

つまりplotlyを用いる場合はx,y,z,u,v,wのそれぞれがこの表の各列になる1次元配列にならないといけないようです。
なので、あなたが持っているベクトル場のデータが、x=1,2,...L_x, y=1,2,...L_y, z=1,2,...L_zの座標上にあるなら、(L_xL_yL_z)行×6列の表を作り、各行にそのデータ点の座標とベクトル場の成分を入力したあとに、表の各列を取り出しplotlyをつかってプロットすればよいでしょう。

ちなみにもしx,y,z,u,v,wを今のデータフォーマット（3次元配列）のまま使いたいのであれば、mayaviというツールが同じくpythonで使えます。
興味があればmayaviのmayavi.mlab.flow()を使ってみましょう。
参考になれば幸いです。