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如何在 Matplotlib 中从 3D 点列表绘制曲面?

DDD
DDD原创
2024-10-26 06:37:03480浏览

How to Plot a Surface from a List of 3D Points in Matplotlib?

Matplotlib 中的曲面绘图

处理空间数据时,生成曲面可以提供有价值的见解。在 Matplotlib 中,plot_surface 函数用于此目的。但是,它需要 2D 数组形式的输入,这使得它与表示 3D 点的 3 元组列表不兼容。

数据转换

绘制曲面从三元组中,我们需要将数据转换为所需的格式。由于给定的数据缺乏任何底层函数 f(x, y),因此我们必须对点进行三角剖分以创建曲面。

三角剖分和变换

对于三角剖分过程,我们可以使用 [triangulate_points](https://matplotlib.org/stable/gallery/mplot3d/triangulation_demo.html) 函数。它生成连接所提供的点的三角形列表,从而有效地创建表面网格。

三角测量后,我们可以获得 X、Y 和 Z 所需的 2D 数组。这些数组表示顶点的坐标

绘制表面

使用转换后的数据,我们现在可以调用plot_surface:

<code class="python">import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d.art3d import Poly3DCollection

# List of 3-tuples representing points
data = [(x1, y1, z1), (x2, y2, z2), ...]

# Triangulate the points
triangles = triangulate_points(data)

# Extract 2D arrays for X, Y, and Z
X, Y, Z = zip(*triangles)

# Plot the surface
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
ax.plot_surface(X, Y, Z)

ax.set_xlabel('X Label')
ax.set_ylabel('Y Label')
ax.set_zlabel('Z Label')

plt.show()</code>

此脚本将生成一个覆盖给定 3D 点的光滑表面。

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