如何突出显示 matplotlib 3D 曲面图上的切片（使用箭袋）？答案

【问题标题】：How do I highlight a slice on a matplotlib 3D surface plot(using quiver)?如何突出显示 matplotlib 3D 曲面图上的切片（使用箭袋）？
【发布时间】：2022-12-10 16:34:27
【问题描述】：

我有以下 3D 图代码，想展示其中的一部分

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

ax = plt.figure().add_subplot(projection='3d')

# Make the grid
x, y, z = np.meshgrid(np.arange(-0.8, 1, 0.2),
                     np.arange(-0.8, 1, 0.2),
                     np.arange(-0.8, 1, 0.8))

# Make the direction data for the arrows
u = np.sin(np.pi * x) * np.cos(np.pi * y) * np.cos(np.pi * z)
v = -np.cos(np.pi * x) * np.sin(np.pi * y) * np.cos(np.pi * z)
w = (np.sqrt(2.0 / 3.0) * np.cos(np.pi * x) * np.cos(np.pi * y) *
    np.sin(np.pi * z))

ax.quiver(x, y, z, u, v, w, length=0.1, normalize=True)

plt.show()

例如，当 z 为零时如何绘制这些箭头的一部分

如何重写这部分以便我获得绘图的二维切片？

ax.quiver(x, y, z, u, v, w, length=0.1, normalize=True)

plt.show()

例如，当 z 为零时如何绘制这些箭头的一部分

【问题讨论】：

标签： matplotlib plot pythonplotter

【解决方案1】：

计算感兴趣切片上的矢量场，如下所示：

n = 10j # number of discretization points
# discretize a plane
x, y = np.mgrid[-0.8:0.8:n, -0.8:0.8:n]
z = 0 * np.ones_like(x)

u = np.sin(np.pi * x) * np.cos(np.pi * y) * np.cos(np.pi * z)
v = -np.cos(np.pi * x) * np.sin(np.pi * y) * np.cos(np.pi * z)
w = (np.sqrt(2.0 / 3.0) * np.cos(np.pi * x) * np.cos(np.pi * y) *
    np.sin(np.pi * z))

ax = plt.figure().add_subplot(projection='3d')
ax.quiver(x, y, z, u, v, w, length=0.1, normalize=True)
ax.set_zlim(-1, 1)
plt.show()

【讨论】：