python 3次元のscipy.interpolateについて

Question

前提・実現したいこと

質問を見てくださりありがとうございます．

現在私は，3次元のグラフ上に，点をプロットして，それを直線ではなく，曲線でつなげようとしています．（調べた感じは，Bスプライン補間）

イメージとして，図1のようなものから，図2のようなものを作ろうと考えています．

図1

図2

以下のサイトを見本にして作ったのですがうまくいきません．
https://qiita.com/Ken227/items/aee6c82ec6bab92e6abf

発生している問題・エラーメッセージ

  File "q.py", line 43, in <module>
    tck, u= interpolate.splprep(data, k=5)
  File "C:\Users\N\AppData\Local\Programs\Python\Python38\lib\site-packages\scipy\interpolate\fitpack.py", line 156, in splprep
    res = _impl.splprep(x, w, u, ub, ue, k, task, s, t, full_output, nest, per,
  File "C:\Users\N\AppData\Local\Programs\Python\Python38\lib\site-packages\scipy\interpolate\_fitpack_impl.py", line 220, in splprep
    idim, m = x.shape
ValueError: too many values to unpack (expected 2)

該当のソースコード

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


x = [0, 0, 1, 0]
y = [0, -1, 0, -1]
z = [0, -1, -2, -3]

data = [[x],[y],[z]]

tck, u= interpolate.splprep(data, k=5)

new = interpolate.splev(np.linspace(0,1,500), tck, der=0)


fig = plt.figure()
ax = Axes3D(fig)
ax.plot(data[0], data[1], data[2])
ax.plot(new[0], new[1], new[2], label='fit', lw =2, c='red')
ax.legend()
plt.show()

試したこと

2次元の場合にはうまくいくので，interpolate自体が3次元に対応していないということ？
3次元の場合は違うモジュールを使う必要がある？

補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

ここにより詳細な情報を記載してください。

Answer 1

###変更点

• interpolate.splprepの引数x対策で[]を外しました。`

data = [[x],[y],[z]] -->data = [x,y,z]`

• TypeError: m > k must hold対策でkを小さくしました。

tck, u= interpolate.splprep(data, k=5)
--> tck, u= interpolate.splprep(data, k=3)

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


x = [0, 0, 1, 0]
y = [0, -1, 0, -1]
z = [0, -1, -2, -3]

# data = [[x],[y],[z]]
data = [x,y,z]

# tck, u= interpolate.splprep(data, k=5)
tck, u= interpolate.splprep(data, k=3)

new = interpolate.splev(np.linspace(0,1,500), tck, der=0)


fig = plt.figure()
ax = Axes3D(fig)
ax.plot(data[0], data[1], data[2], label='raw', lw =2, c='blue')
ax.plot(new[0], new[1], new[2], label='fit', lw =2, c='red')
ax.legend()
plt.show()