绘制一个 3D 强度数据的立方体答案

【问题标题】：Plot a cube of 3D intensity data绘制一个 3D 强度数据的立方体
【发布时间】：2012-05-25 13:13:08
【问题描述】：

我有 k 个 (n,n,n) 强度值的立方体，我想绘制它们。

我将它们视为扩散 MRI 中的扩散张量，我想将它们可视化（可能是椭圆体），然后尝试以某种方式“对齐”。目前我只是为每个立方体绘制它的 n 个“切片”(n,n)。

这个任务有python模块吗？

【问题讨论】：

目前尚不清楚“椭球体”的额外信息来自何处。对于每个元组(x,y,z)，您可能都有一个与之关联的标量值v。要在该点放置一个椭球体，您还需要四个数据点、两个角度值以及长轴和短轴的长度。
我认为你的“立方体”是相应扩散张量的三个特征值。你喜欢画一个半轴长度对应于这三个特征值的椭球体吗？您希望按照哪个标准对齐这些椭球？
每个立方体代表一种组织体素，因此为了正确比较它们，我需要对齐它们。对于每个立方体，我认为我应该计算它的扩散张量并将其旋转到主轴上。

标签： python plot cube

【解决方案1】：

您可以为此使用 mayavi2。由于我没有您的数据的表示，我给出了一个最小的工作示例，其中一些随机球体在下面的网格上：

import numpy
import mayavi.mlab as mlab

# Create some random data
N = 20
x, y, z = numpy.mgrid[-5:5:20j, -5:5:20j, -5:5:20j]
val = numpy.random.random(z.shape)

# Plot and show in mayavi2
pts = mlab.points3d(x, y, z, val, scale_factor=.5,transparent=True)
mlab.show()

【讨论】：

谢谢，它有效！（使用 enthought.mayavi，而不仅仅是 mayavi）
enthought.mayavi 和mayavi 之间的区别只是您首先安装mayavi 库的方式。前者来自 Enthought 分布。