在 matplotlib 中使用一组标量值对球体的表面进行着色

Question

我对 matplotlib 比较陌生（这也是我在这里的第一个问题）。我试图代表脑电图记录的头皮表面电位。到目前为止，我有一个球体投影的二维图形，它是使用 contourf 生成的，并且几乎可以归结为一个普通的热图。

有什么方法可以在半个球体上完成吗？即生成一个 3D 球体，其表面颜色由值列表给出？像这样的东西，http://embal.gforge.inria.fr/img/inverse.jpg，但我只有半个球体就足够了。

我看到了一些相关问题（例如，Matplotlib 3d colour plot - is it possible?），但它们要么没有真正解决我的问题，要么至今仍未得到解答。

我还花了一上午的时间浏览了无数的例子。在我发现的大部分内容中，表面某个特定点的颜色表示其 Z 值，但我不希望这样......我想绘制表面，然后用我的数据指定颜色有。

Answer 1

您可以使用plot_trisurf 并通过set_array 方法将自定义字段分配给底层ScalarMappable。

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

(n, m) = (250, 250)

# Meshing a unit sphere according to n, m 
theta = np.linspace(0, 2 * np.pi, num=n, endpoint=False)
phi = np.linspace(np.pi * (-0.5 + 1./(m+1)), np.pi*0.5, num=m, endpoint=False)
theta, phi = np.meshgrid(theta, phi)
theta, phi = theta.ravel(), phi.ravel()
theta = np.append(theta, [0.]) # Adding the north pole...
phi = np.append(phi, [np.pi*0.5])
mesh_x, mesh_y = ((np.pi*0.5 - phi)*np.cos(theta), (np.pi*0.5 - phi)*np.sin(theta))
triangles = mtri.Triangulation(mesh_x, mesh_y).triangles
x, y, z = np.cos(phi)*np.cos(theta), np.cos(phi)*np.sin(theta), np.sin(phi)

# Defining a custom color scalar field
vals = np.sin(6*phi) * np.sin(3*theta)
colors = np.mean(vals[triangles], axis=1)

# Plotting
fig = plt.figure()
ax = fig.gca(projection='3d')
cmap = plt.get_cmap('Blues')
triang = mtri.Triangulation(x, y, triangles)
collec = ax.plot_trisurf(triang, z, cmap=cmap, shade=False, linewidth=0.)
collec.set_array(colors)
collec.autoscale()
plt.show()