使用python绘制三维圆柱网格模型图——voxels函数的使用

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Python利用matplotlib模块数据可视化绘制3D图

Python利用matplotlib模块数据可视化绘制3D图

Python利⽤matplotlib模块数据可视化绘制3D图⽬录前⾔1matplotlib绘制3D图形2绘制3D画⾯图2.1源码2.2效果图3绘制散点图3.1源码3.2效果图4绘制多边形4.1源码4.2效果图5三个⽅向有等⾼线的3D图5.1源码5.2效果图6三维柱状图6.1源码6.2效果图7补充图7.1源码7.2效果图总结前⾔matplotlib实际上是⼀套⾯向对象的绘图库,它所绘制的图表中的每个绘图元素,例如线条Line2D、⽂字Text、刻度等在内存中都有⼀个对象与之对应。

为了⽅便快速绘图matplotlib通过pyplot模块提供了⼀套和MATLAB类似的绘图API,将众多绘图对象所构成的复杂结构隐藏在这套API内部。

我们只需要调⽤pyplot模块所提供的函数就可以实现快速绘图以及设置图表的各种细节。

pyplot模块虽然⽤法简单,但不适合在较⼤的应⽤程序中使⽤。

为了将⾯向对象的绘图库包装成只使⽤函数的调⽤接⼝,pyplot模块的内部保存了当前图表以及当前⼦图等信息。

当前的图表和⼦图可以使⽤plt.gcf()和plt.gca()获得,分别表⽰"Get Current Figure"和"Get Current Axes"。

在pyplot模块中,许多函数都是对当前的Figure或Axes对象进⾏处理,⽐如说:plt.plot()实际上会通过plt.gca()获得当前的Axes对象ax,然后再调⽤ax.plot()⽅法实现真正的绘图。

可以在Ipython中输⼊类似"plt.plot??"的命令查看pyplot模块的函数是如何对各种绘图对象进⾏包装的。

1 matplotlib绘制3D图形matplotlib可以绘制3D图形,有的版本中不具备该模块,可以进⼊python环境,输⼊from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D 进⾏测试,如果导⼊成功则可以,否则需要安装matplotlib其他版本,这⾥我⽤的是2.0.2版本。

Python三维绘图之Matplotlib库的使用方法

Python三维绘图之Matplotlib库的使用方法

Python三维绘图之Matplotlib库的使⽤⽅法前⾔在遇到三维数据时,三维图像能给我们对数据带来更加深⼊地理解。

python的matplotlib库就包含了丰富的三维绘图⼯具。

1.创建三维坐标轴对象Axes3D创建Axes3D主要有两种⽅式,⼀种是利⽤关键字projection='3d'l来实现,另⼀种则是通过从mpl_toolkits.mplot3d导⼊对象Axes3D来实现,⽬的都是⽣成具有三维格式的对象Axes3D.#⽅法⼀,利⽤关键字from matplotlib import pyplot as pltfrom mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D#定义坐标轴fig = plt.figure()ax1 = plt.axes(projection='3d')#ax = fig.add_subplot(111,projection='3d') #这种⽅法也可以画多个⼦图#⽅法⼆,利⽤三维轴⽅法from matplotlib import pyplot as pltfrom mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D#定义图像和三维格式坐标轴fig=plt.figure()ax2 = Axes3D(fig)2.三维曲线和散点随后在定义的坐标轴上画图:import numpy as npz = np.linspace(0,13,1000)x = 5*np.sin(z)y = 5*np.cos(z)zd = 13*np.random.random(100)xd = 5*np.sin(zd)yd = 5*np.cos(zd)ax1.scatter3D(xd,yd,zd, cmap='Blues') #绘制散点图ax1.plot3D(x,y,z,'gray') #绘制空间曲线plt.show()3.三维曲⾯下⼀步画三维曲⾯:fig = plt.figure() #定义新的三维坐标轴ax3 = plt.axes(projection='3d')#定义三维数据xx = np.arange(-5,5,0.5)yy = np.arange(-5,5,0.5)X, Y = np.meshgrid(xx, yy)Z = np.sin(X)+np.cos(Y)#作图ax3.plot_surface(X,Y,Z,cmap='rainbow')#ax3.contour(X,Y,Z, zdim='z',offset=-2,cmap='rainbow) #等⾼线图,要设置offset,为Z的最⼩值plt.show()如果加⼊渲染时的步长,会得到更加清晰细腻的图像:ax3.plot_surface(X,Y,Z,rstride = 1, cstride = 1,cmap='rainbow'),其中的row和cloum_stride为横竖⽅向的绘图采样步长,越⼩绘图越精细。

python plot函数用法

python plot函数用法

python plot函数用法pythonplot函数是matplotlib库中比较常用的一个函数,它可以帮助用户在图表中绘制出曲线或曲面,使得数据可以更加直观地展现在用户眼前,也更容易被用户理解。

尤其在数据科学、机器学习方面,plot函数有很广泛的应用,能够极大地提高工作效率和准确性。

本文将对python plot函数的用法进行详细介绍。

python plot函数常见参数如下:* x:要绘制曲线或曲面的x轴数据;* y:要绘制曲线或曲面的y轴数据;* kind:绘图类型,如折线图、饼图、散点图等;* color:绘图颜色,可以自定义;* label:绘图标签;* figsize:图表尺寸;* linestyle:曲线线型,如实线、虚线等;* marker:曲线的形状,如圆形、三角形等;* alpha:曲线的透明度,取值范围0-1;* grid:是否显示网格,如果为True则显示;* title:图表标题;python plot函数的用法有以下几种:1、折线图:折线图是最常见的数据可视化方法,绘制方法为: ```plt.plot(x, y, kind=line color=red label=data1```2、柱状图:柱状图可以用来展示数据之间的比较,绘制方法为: ```plt.bar(x, y, color=green label=data2```3、饼图:饼图用来展示数据的百分比,绘制方法为:```plt.pie(x, y, colors=[blue orange yellow label=data3```4、散点图:散点图用来表示数据的分布规律,绘制方法为:```plt.scatter(x, y, color=purple label=data4```另外,plot绘制完成后,还可以设置图例、标题、坐标轴等参数,以完善数据可视化的展示效果。

例如,可以设置坐标轴:```plt.xlabel(x axisplt.ylabel(y axis```可以设置图例:```plt.legend()```可以设置标题:```plt.title(My graph```以上是python plot函数的用法,它可以绘制出各种各样的图表,既能够提高工作效率,又能使数据更加直观,因此受到大家的欢迎。

三维坐标 线 夹角计算公式 python

三维坐标 线 夹角计算公式 python

三维坐标线夹角计算公式 python让我们来了解一下三维坐标系。

三维坐标系是由三个相互垂直的坐标轴组成的,通常表示为X、Y和Z轴。

每个坐标轴上的点可以由一个有序三元组(x, y, z)表示,其中x、y和z分别表示点在X、Y和Z轴上的坐标。

通过这种表示方式,我们可以在三维空间中定位和描述各种对象。

接下来,我们将介绍线夹角的概念。

线夹角是指两条线之间的夹角,可以用来描述它们之间的方向和相对位置。

在线性代数中,可以使用向量的点积公式来计算两条线之间的夹角。

对于给定的两个向量A和B,它们之间的夹角θ可以通过以下公式计算:θ = cos^(-1) (A·B / (|A| |B|))其中,A·B表示向量A和向量B的点积,|A|和|B|分别表示向量A 和向量B的模(长度)。

cos^(-1)表示反余弦函数,用来计算余弦值的反函数。

接下来,我们将使用Python编写一个计算三维坐标线夹角的程序。

首先,我们需要定义两个向量A和B,并计算它们的点积和模。

然后,我们将使用上述公式来计算夹角θ。

下面是用Python实现的示例代码:```pythonimport mathdef calculate_angle(vector_a, vector_b):dot_product = vector_a[0]*vector_b[0] + vector_a[1]*vector_b[1] + vector_a[2]*vector_b[2]magnitude_a = math.sqrt(vector_a[0]**2 + vector_a[1]**2 + vector_a[2]**2)magnitude_b = math.sqrt(vector_b[0]**2 + vector_b[1]**2 + vector_b[2]**2)angle = math.acos(dot_product / (magnitude_a * magnitude_b))return angle# 定义两个向量vector_a = [1, 2, 3]vector_b = [4, 5, 6]# 计算夹角angle = calculate_angle(vector_a, vector_b)print("夹角的弧度值为:", angle)print("夹角的角度值为:", math.degrees(angle))```在上述代码中,我们首先导入了Python的math模块,以便使用其中的数学函数。

如何输入3D网格物体(原始三角形和顶点),得到分类概率的输出

如何输入3D网格物体(原始三角形和顶点),得到分类概率的输出

如何输入3D网格物体(原始三角形和顶点),得到分类概率的输出2017 年3 月,当时我的老板说自动识别3D 物体几乎是不可能的,但大家一致反对。

因此,今天我要解决的问题是:如何输入3D 网格物体(原始三角形和顶点),得到分类概率的输出。

我找到了如下几种解决方案:对物体进行缩放并将其分割成体素。

将体素给到神经网络中。

计算大量描述符,将其放入分类器。

从多侧进行物体投射,尝试用单独的分类器进行识别,然后将其放到元分类器中。

在这里我想详细讲述一下一种相对简单有效的方法,即DeepPano 方法。

▌数据准备如今,图像数据集包含大量样本。

但就3D 模型数据集而言,并非如此。

3D模型数据集中没有成千上万的图像,因此3D 模型识别没有得到深入研究,3D 模型数据集也不均衡。

大多数数据集包含有未进行方向对齐的物体。

ModelNet10 是一个相对清晰的3D 物体数据集。

3D 物体在数据集中被存储为包含点线面的.off文件。

.off文件格式不支持显示布料、纹理以及其他材质。

这里是物体种类与样本数量:样本总数约为5000。

当然这个数据集也非常不均衡。

首先要做的是选择分类器类型。

由于如图像、语音等重要数据的技术解决方案都是基于神经网络(或在Kaggle 比赛中经常使用的奇特组件),因此训练神经网络是合乎逻辑的。

神经网络对数据集的均衡性很敏感。

所以第二步需要做的是使数据集更均衡。

我决定使用从3dWarehouse 中得到的模型获取更多数据并创建扩展数据集。

这些模型是以.skp文件格式存储的,因此必须进行转换。

我使用SketchUp C Api创建了.skp - >.off转。

圆柱与圆锥的三维图形绘制教程——实践丰富的教案分享

圆柱与圆锥的三维图形绘制教程——实践丰富的教案分享

圆柱与圆锥的三维图形是三维制图中常见的几何图形,它们具有简单、规则、对称的特点,是数学、物理、工程等领域中经常使用的几何体。

在现代科技发展的今天,计算机技术的日益成熟,也为我们的三维图形绘制带来了更为便捷的工具和方法。

在学习三维图形绘制时,熟练掌握圆柱与圆锥的绘制方法,不仅对于提高我们的三维图形设计能力有很大的帮助,还可以拓宽我们对于几何体的认识,为未来的学习打下坚实的基础。

下面,本文将为读者分享一些关于在计算机中通过实践的方式制作圆柱与圆锥三维图形的方法,希望能够帮助大家更好的掌握这一技巧。

以下是具体步骤说明:一、制作圆柱1.打开计算机中的绘图软件,如AutoCAD或SolidWorks。

2.选择一个合适的绘制平面,例如xy平面或yz平面。

3.使用绘图软件中的绘图工具进行以下操作:(1)绘制一个圆形作为圆柱的底部,确定其半径。

(2)绘制一个矩形,将其长度设置为圆柱的高度,宽度等于底部圆形的直径。

(3)将底部圆形与矩形进行连接,形成一个三维的圆柱体。

4.在绘制的圆柱体上进行必要的调整:例如调整圆柱的高度、直径等属性,以使其符合实际需求。

5.保存和打印绘制结果。

二、制作圆锥1.打开计算机中的绘图软件,如AutoCAD或SolidWorks。

2.选择一个合适的绘制平面,例如xy平面或yz平面。

3.使用绘图软件中的绘图工具进行以下操作:(1)绘制圆形并确定其半径作为圆锥顶部的半径。

(2)绘制一个矩形,并将其长度设置为圆锥的高度,宽度等于圆锥底部圆形的直径。

(3)将底部圆形和矩形进行连接,形成一个三维的圆锥体。

4.在绘制的圆锥体上进行必要的调整:例如调整圆锥的高度、直径等属性,以使其符合实际需求。

5.保存和打印绘制结果。

三、进阶:使用AutoCAD进行圆锥的旋转操作在AutoCAD绘图软件中,我们可以使用旋转操作实现对圆锥的旋转变换。

具体步骤如下:1.打开AutoCAD绘图软件。

2.选择一个合适的绘制平面,例如xy平面或yz平面。

python画立方体--魔方

python画⽴⽅体--魔⽅直接进⼊主题⽴⽅体每列颜⾊不同:# Import librariesimport matplotlib.pyplot as pltfrom mpl_toolkits.mplot3d import Axes3Dimport numpy as np# Create axisaxes = [5,5,5]# Create Datadata = np.ones(axes, dtype=np.bool)# Controll Tranperencyalpha = 0.9# Control colourcolors = np.empty(axes + [4], dtype=np.float32)colors[0] = [1, 0, 0, alpha] # redcolors[1] = [0, 1, 0, alpha] # greencolors[2] = [0, 0, 1, alpha] # bluecolors[3] = [1, 1, 0, alpha] # yellowcolors[4] = [1, 1, 1, alpha] # grey# Plot figurefig = plt.figure()ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')# Voxels is used to customizations of# the sizes, positions and colors.ax.voxels(data, facecolors=colors, edgecolors='grey')⽴⽅体各⾯颜⾊不同:import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npdef generate_rubik_cube(nx, ny, nz):"""根据输⼊⽣成指定尺⼨的魔⽅:param nx::param ny::param nz::return:"""# 准备⼀些坐标n_voxels = np.ones((nx + 2, ny + 2, nz + 2), dtype=bool)# ⽣成间隙size = np.array(n_voxels.shape) * 2filled_2 = np.zeros(size - 1, dtype=n_voxels.dtype)filled_2[::2, ::2, ::2] = n_voxels# 缩⼩间隙# 构建voxels顶点控制⽹格# x, y, z均为6x6x8的矩阵,为voxels的⽹格,3x3x4个⼩⽅块,共有6x6x8个顶点。

voxel存储格式三维数组

voxel存储格式三维数组Voxel是一种三维数据的存储格式,与像素类似,它表示三维空间中的一个体素(voxel),即三维空间中的一个立方体。

每个体素都有一个值,该值表示该立方体中存储的数据。

一个典型的三维数组可以存储在二进制文件中,其中每个值都表示一个体素的数值。

每个体素的位置由其在数组中的索引确定。

对于一个三维数组,其索引从0开始,因此一个具有x、y 和z维度的数组的索引可以表示为(x, y, z)。

在某些情况下,三维数组可能以其他格式存储,例如以CSV 文件的形式存储。

在这种情况下,每个值都存储在一个逗号分隔的值中,每个值的位置由其在文件中的行和列号确定。

无论使用哪种格式,三维数组都可以用于表示三维空间中的数据,例如医学图像数据、地质数据或建筑模型数据等。

除了二进制文件和CSV文件,三维数组还可以以其他格式存储。

例如,它们可以使用结构化网格(structured grid)或非结构化网格(unstructured grid)来存储。

结构化网格是一种将三维空间划分为规则的网格的格式。

在这种格式中,每个体素的位置由其在网格中的坐标确定。

结构化网格通常用于表示具有平滑表面的三维数据,例如地形或海洋表面。

非结构化网格则是一种不遵循规则网格分布的格式。

在这种格式中,每个体素的位置由其在三维数组中的索引确定,而不是由其在网格中的坐标确定。

非结构化网格通常用于表示具有复杂形状的三维数据,例如建筑模型或工业部件。

此外,三维数组还可以以其他形式呈现,例如在计算机图形中使用的纹理映射(texture mapping)技术。

在这种技术中,每个体素的值可以映射到一个纹理图像上,从而将三维数据呈现为二维图像。

这种技术通常用于可视化三维数据,例如气象数据或地质数据。

python贝塞尔曲线拟合三维曲线

Python是一种高级编程语言,能够进行多种复杂的数学计算和数据处理。

贝塞尔曲线是一种曲线绘制算法,可以用于三维曲线的拟合和绘制。

本文将介绍如何使用Python来进行贝塞尔曲线的拟合和绘制,希望对读者有所帮助。

一、贝塞尔曲线简介贝塞尔曲线是一种参数化曲线,由两个端点和若干个控制点决定。

它可以用于曲线的平滑拟合和绘制。

在三维空间中,贝塞尔曲线可以表示复杂的曲面,具有很强的表现能力。

二、 Python中的贝塞尔曲线库Python中有很多用于数学计算和数据处理的库,其中就包括贝塞尔曲线库。

常用的贝塞尔曲线库有`numpy`和`scipy`。

这些库提供了丰富的数学函数和数据处理工具,能够方便地进行贝塞尔曲线拟合和绘制。

三、贝塞尔曲线拟合1. 导入库需要在Python中导入相应的库。

使用以下代码可以导入`numpy`和`scipy`库:```pythonimport numpy as npfrom scipy.interpolate import splprep, splev```2. 准备数据接下来,需要准备要拟合的数据。

假设我们有一些三维空间中的点坐标,可以将这些点坐标保存在一个`numpy`数组中:```pythonpoints = np.array([[0, 0, 0],[1, 1, 1],[2, 3, 4],[3, 6, 9]])```3. 贝塞尔曲线拟合使用`scipy`库提供的`splprep`函数可以对三维曲线进行贝塞尔曲线拟合:```pythontck, u = splprep(points.T, s=0.0, per=1)```4. 计算拟合曲线上的点拟合完成后,可以使用`tck`进行曲线上点的计算:```pythonu_new = np.linspace(0, 1, 1000)x_new, y_new, z_new = splev(u_new, tck)```四、贝塞尔曲线绘制拟合完成后,可以使用`matplotlib`库进行贝塞尔曲线的绘制。

三维模型如何计算体积

2D网格只是一个2D形状带多边形轮廓。有一个2D网格,其中粗体线代表其边缘。尽管可以将2D空间离 散化为二进制图像并通过计算网格的面积来计算网格的面积多边形内部的负面积
三角形OAB的面积 多边形的面积
3D 模型面积测量
3D模型体积的计算不是容易的工作。可以将模型转换为离散的3D二进制图像。下面将2D 多边形面积算 法扩展至3D 立体模型的体积计算。在3D情况下,基本计算单元是四面体。对于每个三角形,我们连接其 每个顶点与原点一起形成四面体。与 2D 情况一样,我们定义签名体积每个基本四面体为:其值的大小是 四面体的体积,以及值的符号通过检查原点是否在同一侧来确定作为相对于三角形的法线。
3D Mesh网格模型如何测量体积
富贵闲 无事忙
目录
1 3D 网格模型 2 2D 网格面积计算 3 3D网格模型体积计算 4 代码样例 5 应用示例
3D 网格模型
我们拿到 3D 网格模型后,如何计算模型的面积呢,尤其是在在线化定制化IDY 场景需要实时计算体积从 而计算价格。
2D 模型面积测量
顶点的法线和顺序
3D体积的计算
四面体OACB的体积
3D 模型面积测量
最终3D 模型的体积如下,3D 模型的体积都是正数:
代码示例
以Threejs 为例来计算 3d mesh 的体积。
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使用python绘制三维圆柱网格模型图——voxels函数
的使用
Python是一种功能强大的编程语言,可以使用它进行数据处理、图形绘制等多种任务。

在本篇文章中,我们将介绍如何使用Python绘制三维圆柱网格模型图,并介绍voxels函数的使用。

首先,我们需要安装必要的库。

在Python中,我们可以使用matplotlib库进行图形绘制,并使用mpl_toolkits.mplot3d模块中的axes3d来绘制三维图形。

如果你还没有安装这些库,可以使用以下命令进行安装:
```python
pip install matplotlib
```
接下来,我们将导入必要的库,并创建一个三维坐标轴对象:
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import axes3d
fig = plt.figure
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
```
现在,我们可以使用voxels函数绘制三维圆柱网格模型图。

voxels 函数可以将三维数据数组转换为立方体的表示形式,并将其绘制在三维坐标轴上。

该函数的基本语法如下:
```python
ax.voxels(x, y, z, filled=False, facecolors=None, edgecolors=None)
```
其中,x、y、z是三维数据数组,表示网格的坐标,filled参数指定是否填充立方体,facecolors参数指定填充颜色,edgecolors参数指定边缘颜色。

首先,我们需要生成圆柱网格的坐标数据。

我们可以使用numpy库中的meshgrid函数生成两个二维数组来表示圆柱的横截面坐标,然后使用这些坐标数据生成三维网格坐标。

下面是生成圆柱网格坐标数据的示例代码:
```python
radius = 1
height = 5
resolution = 100
theta = np.linspace(0, 2*np.pi, resolution)
z = np.linspace(0, height, resolution)
Theta, Z = np.meshgrid(theta, z)
X = radius * np.cos(Theta)
Y = radius * np.sin(Theta)
```
接下来,我们可以使用voxels函数绘制圆柱网格模型图:
```python
ax.voxels(X, Y, Z, filled=True, facecolors='blue', edgecolors='black')
```
在上述代码中,我们将圆柱网格的坐标数组传递给voxels函数,并指定filled为True来填充立方体,facecolors为'blue'来指定填充颜色,edgecolors为'black'来指定边缘颜色。

```python
ax.set_xlabel('X')
ax.set_ylabel('Y')
ax.set_zlabel('Z')
ax.set_title('3D Cylinder Mesh Model')
plt.show
```
综上所述,我们可以使用Python的matplotlib库和axes3d模块的voxels函数来绘制三维圆柱网格模型图。

通过了解voxels函数的使用方
法,并结合其他可视化效果的设置,我们可以创建出具有吸引力和信息性的图形。

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