不同大小和颜色的 Mayavi points3d答案

【问题标题】：Mayavi points3d with different size and colors不同大小和颜色的 Mayavi points3d
【发布时间】：2014-04-10 18:57:08
【问题描述】：

是否可以在 mayavi 中单独指定每个点的大小和颜色？

那个 API 对我来说很麻烦。

points3d(x, y, z...)
points3d(x, y, z, s, ...)
points3d(x, y, z, f, ...)

x, y and z are numpy arrays, or lists, all of the same shape, giving the positions of the points.
If only 3 arrays x, y, z are given, all the points are drawn with the same size and color.
In addition, you can pass a fourth array s of the same shape as x, y, and z giving an associated scalar value for each point, or a function f(x, y, z) returning the scalar value. This scalar value can be used to modulate the color and the size of the points.

因此，在这种情况下，标量同时控制大小和颜色，并且无法将它们分开。我想要一种方法将大小指定为(N,1) 数组，并将颜色指定为另一个(N,1) 数组。

看起来很复杂？

【问题讨论】：

标签： python data-visualization vtk mayavi

【解决方案1】：

每个 VTK 源都有一个标量和向量数据集。

我在我的程序中使用的使颜色和大小不同的技巧是绕过 mayavi 源代码，直接在 VTK 源代码中，使用标量作为颜色，使用向量作为大小（它可能也适用于其他方式） .

nodes = points3d(x,y,z)
nodes.glyph.scale_mode = 'scale_by_vector'

#this sets the vectors to be a 3x5000 vector showing some random scalars
nodes.mlab_source.dataset.point_data.vectors = np.tile( np.random.random((5000,)), (3,1))

nodes.mlab_source.dataset.point_data.scalars = np.random.random((5000,))

您可能需要转置 5000x3 矢量数据或以其他方式移动矩阵维度。

【讨论】：

这张图片是来自 Crossley 等人的共激活矩阵？我试图用 Mayavi 可视化的相同图像。不小心我正在研究它，我发现你的 bctpy 工具箱非常有用。我只是想说声谢谢，我要在github上fork它。
什么共激活矩阵？这张图片是来自我的可视化程序 CVU 的大脑网络，它自动生成了关于大小和颜色的网络统计信息（使用 bctpy 计算，这就是我创建 bctpy 的原因）。我很高兴人们在使用 bctpy。

【解决方案2】：

我同意 Mayavi 在此处提供的 API 令人不快。 Mayavi documentation 建议使用以下技巧（我稍微解释一下）来独立调整点的大小和颜色。

pts = mayavi.mlab.quiver3d(x, y, z, sx, sy, sz, scalars=c, mode="sphere", scale_factor=f)
pts.glyph.color_mode = "color_by_scalar"
pts.glyph.glyph_source.glyph_source.center = [0,0,0]

这会将x,y,z 点显示为球体，即使您正在调用mayavi.mlab.quiver3d。 Mayavi 将使用sx,sy,sz 向量的范数来确定点的大小，并将使用c 中的标量值来索引颜色映射。您可以选择提供一个恒定大小的比例因子，它将应用于所有点。

这当然不是你写过的最能自我记录的代码，但它确实有效。

【讨论】：

【解决方案3】：

我也同意 API 很丑。我只是用@aestrivex的想法做了一个简单而完整的例子：

from mayavi.mlab import *
import numpy as np

K = 10
xx = np.arange(0, K, 1)
yy = np.arange(0, K, 1)

x, y = np.meshgrid(xx, yy)
x, y = x.flatten(), y.flatten()
z = np.zeros(K*K)

colors = 1.0 * (x + y)/(max(x)+max(y))

nodes = points3d(x, y, z, scale_factor=0.5)
nodes.glyph.scale_mode = 'scale_by_vector'

nodes.mlab_source.dataset.point_data.scalars = colors

show()

产生：

【讨论】：