GMMを使って図をプロットしたい

Question

前提・実現したいこと

混合ガウスモデル（GMM）を使って三次元座標のデータに等高線を引きたいです。
二次元座標のデータの等高線の引き方はわかるのですが、三次元になるとエラーが出てしまいます。
エラーの内容もわかるのですがどのように変更したらいいのかわかりません。（恐らく変数CCが三次元配列なのが原因だと思います。）
また、等高線なしのプロットはできています。
初めての質問なので拙い部分が多いと思いますが、どうかよろしくお願いします。

発生している問題・エラーメッセージ

Traceback (most recent call last):
  File "C:/Users/PycharmProjects/Project/Project.py", line 49, in <module>
    CS = plt.contour(X_contour,Y_contour,CC,norm=LogNorm(vmin=-CC.min(), vmax=CC.max()),levels=np.logspace(0, 3, 10), cmap="jet")
  File "C:\Users\AppData\Local\Programs\Python\Python37\lib\site-packages\matplotlib\pyplot.py", line 2489, in contour
    **kwargs)
  File "C:\Users\AppData\Local\Programs\Python\Python37\lib\site-packages\matplotlib\__init__.py", line 1565, in inner
    return func(ax, *map(sanitize_sequence, args), **kwargs)
  File "C:\Users\AppData\Local\Programs\Python\Python37\lib\site-packages\matplotlib\axes\_axes.py", line 6326, in contour
    contours = mcontour.QuadContourSet(self, *args, **kwargs)
  File "C:\Users\AppData\Local\Programs\Python\Python37\lib\site-packages\matplotlib\contour.py", line 822, in __init__
    kwargs = self._process_args(*args, **kwargs)
  File "C:\Users\AppData\Local\Programs\Python\Python37\lib\site-packages\matplotlib\contour.py", line 1419, in _process_args
    x, y, z = self._contour_args(args, kwargs)
  File "C:\Users\AppData\Local\Programs\Python\Python37\lib\site-packages\matplotlib\contour.py", line 1477, in _contour_args
    x, y, z = self._check_xyz(args[:3], kwargs)
  File "C:\Users\AppData\Local\Programs\Python\Python37\lib\site-packages\matplotlib\contour.py", line 1508, in _check_xyz
    raise TypeError(f"Input z must be 2D, not {z.ndim}D")
TypeError: Input z must be 2D, not 3D

該当のソースコード

# 1：ライブラリのインポート----------------------------------------------------------
import numpy as np  # numpyという行列などを扱うライブラリを利用
import pandas as pd  # pandasというデータ分析ライブラリを利用
import matplotlib.pyplot as plt  # プロット用のライブラリを利用
from sklearn import cluster, preprocessing, mixture  # 機械学習用のライブラリを利用
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
from matplotlib.colors import LogNorm
import xlrd

# 2：データセットを読み込む----------------------------------------------------------
wb = xlrd.open_workbook('C:\Desktop\Data.xlsx')
sheet = wb.sheet_by_name('sheetExample1')
n_components=4
def get_list_2d_all(sheet):
    return [sheet.row_values(row) for row in range(sheet.nrows)]
data = get_list_2d_all(sheet)
data_all = pd.DataFrame(data)

# 3：データの整形------------------------------------------------------------------
Fix = pd.DataFrame(data_all)  # numpyからpandasへのデータフレームの変換
Hand = Fix[[1, 2, 3, 4]]
Hand.columns = [u'frame', u'x_coordinate', u'y_coordinate', u'z_coordinate']  # カラム名をつける(カラム：列．　データの項目)
Coordinate = Hand[["x_coordinate", "y_coordinate", "z_coordinate"]]
x = Coordinate.iloc[:, 0]  # 全ての行の0列目を取得
nx = x.astype(np.float64)  # データ型dtypeの変換
y = Coordinate.iloc[:, 1]  # 全ての行の1列目を取得
ny = y.astype(np.float64)  # データ型dtypeの変換
z = Coordinate.iloc[:, 2]  # 全ての行の2列目を取得
nz = z.astype(np.float64)  # データ型dtypeの変換

# 4：GMMを実施---------------------------------------------------------------------
gmm = mixture.GaussianMixture(n_components, covariance_type='tied')  # クラスター数を設定し、covariance（共分散）行列を各ガウス分布で異なるものを設定。種類はfull,diag,tied,sphericalがある。
z_gmm = gmm.fit(Coordinate)  # クラスタ化の対象となるデータ配列を指定してクラスタ化を実行させる
z_gmm = z_gmm.predict(Coordinate)  # ある値に対して、それがどの分布が占める割合が高いかをpredictメソッドで計算

# 5: 等高線-----------------------------------------------------------------
x_contour = np.linspace(-0.3, 0.3)
y_contour = np.linspace(-0.1, 0.1)
z_contour = np.linspace(0.5, 1.1)
X_contour, Y_contour, Z_contour = np.meshgrid(x_contour,y_contour,z_contour)
XX = np.array([X_contour.ravel(), Y_contour.ravel(), Z_contour.ravel()]).T
CC = -gmm.score_samples(XX)
CC = CC.reshape(X_contour.shape)

# 6: 結果をプロット-----------------------------------------------------------------
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
CS = ax.contour(X_contour,Y_contour,CC,norm=LogNorm(vmin=-CC.min(), vmax=CC.max()),levels=np.logspace(0, 3, 10), cmap="jet")
ax.set_xlabel("x")
ax.set_ylabel("y")
ax.set_zlabel("z")
ax.scatter(nx, ny, nz, s=10, c=z_gmm)
plt.show()

補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

ExcelにはB列にフレーム数、C列にx座標、D列にy座標、E列にz座標が入っています。

Comments

[toast-uz]

三次元座標のデータに等高線を引きたい、とはどういうことでしょうか？
(X, Y, Z) → CC、の四次元情報は描画できないのでは、と思います。
matplotlib.pyplot.contourは、(X, Y) → Z、を描画するもの（Zは高さ）です。
以下がサンプルコードです。
https://scikit-learn.org/stable/auto_examples/mixture/plot_gmm_pdf.html#sphx-glr-auto-examples-mixture-plot-gmm-pdf-py

[mayoyo]

解答ありがとうございます。
自分の中でも完成図が曖昧なまま質問してしまいました、申し訳ありません。
確かにそもそもmatplotlib.pyplot.contourの使い方が間違っていますね．．．
xy平面、xz平面、yz平面に分けて描画できないか試行錯誤してみます。ありがとうございました。

Answer 1

質問者様の誤解で、(X, Y, Z) → CC、の四次元情報を描画しようとしていたようです。
matplotlib.pyplot.contourは、(X, Y) → Z、を描画するもの（Zは高さ）です。

以下がGMMを等高線描画するサンプルコードですので、参考にしてください。
Density Estimation for a Gaussian mixture