创建一个可旋转的 3D 地球答案

【问题标题】：Creating a rotatable 3D earth创建一个可旋转的 3D 地球
【发布时间】：2015-07-27 22:40:13
【问题描述】：

我知道我们可以使用 matplotlib 创建简单的 3 维球体，documentation 中包含此类球体的示例。

现在，我们还有一个 warp 方法作为 matplotlib 模块的一部分，它的用法示例是 here。

将圆柱图像变形为球体。是否可以结合这些方法来创建一个 3D 可旋转地球？除非我对这个问题的思考方式不正确，否则似乎要能够做到这一点，您必须获取图像的像素数据，然后使用沿 3D 球体表面的正弦和余弦表达式绘制每个像素在第一个示例中创建。这些圆柱图的一些示例可以在here

找到

我知道可以通过maya 和blender 执行此操作的替代方法，但我试图留在matplotlib 内执行此操作，因为我想创建此图，然后能够将地理空间数据绘制到使用数据数组的表面。

【问题讨论】：

标签： python python-3.x matplotlib plot 3d

【解决方案1】：

这是我几个小时前做的：

首先我们导入需要的库：

from mpl_toolkits.basemap import Basemap
import matplotlib.pyplot as plt
import imageio

其次，我们制作图形并将它们以 png 格式存储在我们的目录中：注意我写的是range(0,330,20)

 for i in range(0,330,20):
    my_map = Basemap(projection='ortho', lat_0=0, lon_0=i, resolution='l', area_thresh=1000.0)
    my_map.bluemarble()
    my_map.etopo()
    name=str(i)
    path='/path/to/your/directory/'+name
    plt.savefig(path+'.png')
    plt.show()
    plt.clf()
    plt.cla()
    plt.close()

最后我们可以将所有图像加入动画 GIF：

images = []
for f in range(0,330,20):
    images.append(imageio.imread("/path/to/your/directory/"+str(f)+".png"))
    imageio.mimsave('movie.gif', images, duration=0.5)

然后享受结果：

【讨论】：

【解决方案2】：

有趣的问题。我尝试基本上遵循@Skeletor 概述的思路，并映射图像以便它可以用plot_surface 显示：

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

# load bluemarble with PIL
bm = PIL.Image.open('bluemarble.jpg')
# it's big, so I'll rescale it, convert to array, and divide by 256 to get RGB values that matplotlib accept 
bm = np.array(bm.resize([d/5 for d in bm.size]))/256.

# coordinates of the image - don't know if this is entirely accurate, but probably close
lons = np.linspace(-180, 180, bm.shape[1]) * np.pi/180 
lats = np.linspace(-90, 90, bm.shape[0])[::-1] * np.pi/180 

# repeat code from one of the examples linked to in the question, except for specifying facecolors:
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')

x = np.outer(np.cos(lons), np.cos(lats)).T
y = np.outer(np.sin(lons), np.cos(lats)).T
z = np.outer(np.ones(np.size(lons)), np.sin(lats)).T
ax.plot_surface(x, y, z, rstride=4, cstride=4, facecolors = bm)

plt.show()

结果：

【讨论】：

【解决方案3】：

我可以想象以下解决方案：使用numpy.roll，您可以在每次调用时将数组移动一列（或更多）。因此，您可以将地球表面的图像作为模板加载到 numpy 数组中，并将旋转后的图像导出为 jpg。您可以按照经纱示例中所示进行绘制。

【讨论】：