numpy Plot 3d carpet grid with python [已关闭]

3yhwsihp 于 12个月前发布在 Python

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9年前关闭。
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我刚刚开始学习python，在尝试生成图形时遇到了一个问题。
我有一个大的点集（~ 42000）与X-Y-Z坐标和几个相关的变量（温度，水含量.）我想把所有这些东西都画在一个图中，但这似乎是不可能的与我的Python知识水平。所有这些点都位于一个直角坐标系的规则网格上。所以我想用numpy制作一个meshgrid网格，但是我被卡住了。基本上，我想transfrom 1D矢量（X，Y，Z和T，让我们说）到一个3D网格内插数据。这可能吗？
你能帮帮我吗？

numpy

来源：https://stackoverflow.com/questions/22715746/plot-3d-cartesian-grid-with-python

3条答案

按热度按时间

cidc1ykv1#

这是一个复杂的数据查看，所以我认为你需要一个工具，旨在使查看3D数据容易，MayaVi是一个很好的选择。
举个例子

最重要的一点是它是高度互动的，所以用鼠标我可以很容易地抓取和移动切片平面。甚至倾斜它们来探索数据体数据（这非常有用，因为在这种情况下，我们可以看到它的内部大部分是红色的，这是我们无法从表面猜测到的）：

下面是代码，这只是一个稍微修改的版本：

from mayavi import mlab
import numpy as np

x, y, z = np.ogrid[-2:2:20j, -2:2:20j, -2:2:20j]
s = np.sin(x*y*z + x + y*z)/(x*y*z + x + y*z)

mlab.pipeline.image_plane_widget(mlab.pipeline.scalar_field(s),
                            plane_orientation='x_axes',
                            slice_index=20,
                        )
mlab.pipeline.image_plane_widget(mlab.pipeline.scalar_field(s),
                            plane_orientation='y_axes',
                            slice_index=20,
                        )
mlab.pipeline.image_plane_widget(mlab.pipeline.scalar_field(s),
                            plane_orientation='z_axes',
                            slice_index=20,
                        )
mlab.outline()
mlab.show()

赞(0）回复(0）举报 12个月前

lvjbypge2#

我不太明白你想要什么。但是如果你打算做一个4D图，你将需要一个第四维（你有一个你想要的例子吗？）。我使用颜色作为另一个维度，在这个例子中，我绘制了一个以（0，0，0）为中心的高斯分布，每个点的颜色给出了函数的值。

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

X, Y, Z = np.mgrid[-1:1:10j, -1:1:10j, -1:1:10j]

T = np.exp(-X**2 - Y**2 - Z**2)

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
scat = ax.scatter(X, Y, Z, c=Z.flatten(), alpha=0.5)
fig.colorbar(scat, shrink=0.5, aspect=5)