在立方体上绘制曲面答案

【问题标题】：Plot surfaces on a cube在立方体上绘制曲面
【发布时间】：2015-11-05 08:52:18
【问题描述】：

我想用matplotlib 将曲面绘制成立方体。我正在尝试使用ax.plot_surface(X, Y, Z)，但是我有点困惑。 X、Y 和 Z 应该代表什么二维数组？

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

points = np.array([[-1, -1, -1],
                      [1, -1, -1 ],
                      [1, 1, -1],
                      [-1, 1, -1],
                      [-1, -1, 1],
                      [1, -1, 1 ],
                      [1, 1, 1],
                      [-1, 1, 1]])

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
# ax.plot_surface(X, Y, Z)  # how?
ax.scatter3D(points[:, 0], points[:, 1], points[:, 2])
ax.set_xlabel('X')
ax.set_ylabel('Y')
ax.set_zlabel('Z')
plt.show()

【问题讨论】：

标签： python matplotlib

【解决方案1】：

立方体的每个面都是一个表面，您可以自己定义每个角，也可以使用网格：

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

points = np.array([[-1, -1, -1],
                      [1, -1, -1 ],
                      [1, 1, -1],
                      [-1, 1, -1],
                      [-1, -1, 1],
                      [1, -1, 1 ],
                      [1, 1, 1],
                      [-1, 1, 1]])

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
r = [-1,1]
X, Y = np.meshgrid(r, r)
ax.plot_surface(X,Y,1, alpha=0.5)
ax.plot_surface(X,Y,-1, alpha=0.5)
ax.plot_surface(X,-1,Y, alpha=0.5)
ax.plot_surface(X,1,Y, alpha=0.5)
ax.plot_surface(1,X,Y, alpha=0.5)
ax.plot_surface(-1,X,Y, alpha=0.5)
ax.scatter3D(points[:, 0], points[:, 1], points[:, 2])
ax.set_xlabel('X')
ax.set_ylabel('Y')
ax.set_zlabel('Z')
plt.show()

X、Y 和 Z 是（相同的）二维点列表：

>>> numpy.meshgrid([-1,1], [-1,1])
[array([[-1,  1],
       [-1,  1]]), array([[-1, -1],
       [ 1,  1]])]

【讨论】：

有没有更有效的方法将 ax.plot_surface() 包裹在一个循环中？

【解决方案2】：

修复新的 matplotlib

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

points = np.array([[-1, -1, -1],
                      [1, -1, -1 ],
                      [1, 1, -1],
                      [-1, 1, -1],
                      [-1, -1, 1],
                      [1, -1, 1 ],
                      [1, 1, 1],
                      [-1, 1, 1]])

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
r = [-1,1]
X, Y = np.meshgrid(r, r)
one = np.ones(4).reshape(2, 2)
ax.plot_wireframe(X,Y,one, alpha=0.5)
ax.plot_wireframe(X,Y,-one, alpha=0.5)
ax.plot_wireframe(X,-one,Y, alpha=0.5)
ax.plot_wireframe(X,one,Y, alpha=0.5)
ax.plot_wireframe(one,X,Y, alpha=0.5)
ax.plot_wireframe(-one,X,Y, alpha=0.5)
ax.scatter3D(points[:, 0], points[:, 1], points[:, 2])
ax.set_xlabel('X')
ax.set_ylabel('Y')
ax.set_zlabel('Z')
plt.show()

【讨论】：

【解决方案3】：

要在绘制长方体时使用对plot_surface 的单个调用，可以在两个变量上参数化表面，例如使用球坐标。

下面绘制一个边长为 a,b,c 的长方体：

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

def get_cube():   
    phi = np.arange(1,10,2)*np.pi/4
    Phi, Theta = np.meshgrid(phi, phi)

    x = np.cos(Phi)*np.sin(Theta)
    y = np.sin(Phi)*np.sin(Theta)
    z = np.cos(Theta)/np.sqrt(2)
    return x,y,z


fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')

a = 1
b = 2
c = 3
x,y,z = get_cube()


ax.plot_surface(x*a, y*b, z*c)

ax.set_xlim(-2,2)
ax.set_ylim(-2,2)
ax.set_zlim(-2,2)
plt.show()

另见Representing voxels with matplotlib

【讨论】：