注意
转到最后 下载完整的示例代码。
相交平面#
此示例演示如何在 3D 中绘制相交平面。它是 3D 中的 2D 图像 的推广。
在 mplot3d
中绘制相交平面很复杂,因为 mplot3d
不是真正的 3D 渲染器,它只将艺术家投影到 3D 中,并按正确的顺序绘制它们。如果艺术家相互重叠,则此操作将无法正常工作。在本例中,我们通过在交叉点处分割平面来解决相互重叠的问题,使每个平面分成四个部分。
此示例仅对相互分割的平面有效。此限制是故意为之,以使代码更易于阅读。当然可以在任意位置进行切割,但这会使代码更加复杂。因此,本示例更多地是演示如何解决 3D 可视化限制的概念,而不是用于绘制任意相交平面的完善解决方案,您可以直接复制粘贴它。
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
def plot_quadrants(ax, array, fixed_coord, cmap):
"""For a given 3d *array* plot a plane with *fixed_coord*, using four quadrants."""
nx, ny, nz = array.shape
index = {
'x': (nx // 2, slice(None), slice(None)),
'y': (slice(None), ny // 2, slice(None)),
'z': (slice(None), slice(None), nz // 2),
}[fixed_coord]
plane_data = array[index]
n0, n1 = plane_data.shape
quadrants = [
plane_data[:n0 // 2, :n1 // 2],
plane_data[:n0 // 2, n1 // 2:],
plane_data[n0 // 2:, :n1 // 2],
plane_data[n0 // 2:, n1 // 2:]
]
min_val = array.min()
max_val = array.max()
cmap = plt.get_cmap(cmap)
for i, quadrant in enumerate(quadrants):
facecolors = cmap((quadrant - min_val) / (max_val - min_val))
if fixed_coord == 'x':
Y, Z = np.mgrid[0:ny // 2, 0:nz // 2]
X = nx // 2 * np.ones_like(Y)
Y_offset = (i // 2) * ny // 2
Z_offset = (i % 2) * nz // 2
ax.plot_surface(X, Y + Y_offset, Z + Z_offset, rstride=1, cstride=1,
facecolors=facecolors, shade=False)
elif fixed_coord == 'y':
X, Z = np.mgrid[0:nx // 2, 0:nz // 2]
Y = ny // 2 * np.ones_like(X)
X_offset = (i // 2) * nx // 2
Z_offset = (i % 2) * nz // 2
ax.plot_surface(X + X_offset, Y, Z + Z_offset, rstride=1, cstride=1,
facecolors=facecolors, shade=False)
elif fixed_coord == 'z':
X, Y = np.mgrid[0:nx // 2, 0:ny // 2]
Z = nz // 2 * np.ones_like(X)
X_offset = (i // 2) * nx // 2
Y_offset = (i % 2) * ny // 2
ax.plot_surface(X + X_offset, Y + Y_offset, Z, rstride=1, cstride=1,
facecolors=facecolors, shade=False)
def figure_3D_array_slices(array, cmap=None):
"""Plot a 3d array using three intersecting centered planes."""
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(projection='3d')
ax.set_box_aspect(array.shape)
plot_quadrants(ax, array, 'x', cmap=cmap)
plot_quadrants(ax, array, 'y', cmap=cmap)
plot_quadrants(ax, array, 'z', cmap=cmap)
return fig, ax
nx, ny, nz = 70, 100, 50
r_square = (np.mgrid[-1:1:1j * nx, -1:1:1j * ny, -1:1:1j * nz] ** 2).sum(0)
figure_3D_array_slices(r_square, cmap='viridis_r')
plt.show()
脚本的总运行时间:(0 分钟 2.224 秒)