使用 RGB 创建 3D 体素图

简介

在本实验中，你将学习如何使用 Matplotlib 创建一个带有 RGB 颜色的 3D 体素图。体素图是一种通过使用立方体来表示数据点，从而在二维图上呈现三维数据的方式。RGB 颜色将用于表示数据的不同值。

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导入库

在创建图表之前，我们需要导入所需的库。在这种情况下，我们将使用 Matplotlib 和 NumPy。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

定义坐标和颜色

接下来，我们需要为图表定义坐标和颜色。在这个例子中，我们将使用 np.indices 函数来创建一个 17x17x17 的 RGB 颜色值网格。

r, g, b = np.indices((17, 17, 17)) / 16.0

我们还将定义一个函数 midpoints 来找到网格中值之间的中点。这将在后面用于创建球体。

def midpoints(x):
    sl = ()
    for _ in range(x.ndim):
        x = (x[sl + np.index_exp[:-1]] + x[sl + np.index_exp[1:]]) / 2.0
        sl += np.index_exp[:]
    return x

创建球体

现在，我们将通过定义一个条件来在图表中创建一个球体，该条件针对的是与图表中心距离在一定范围内的 RGB 值。

rc = midpoints(r)
gc = midpoints(g)
bc = midpoints(b)

sphere = (rc - 0.5)**2 + (gc - 0.5)**2 + (bc - 0.5)**2 < 0.5**2

合并颜色

现在我们要将 RGB 颜色分量合并成一个形状为 (17, 17, 17, 3) 的单一数组。

colors = np.zeros(sphere.shape + (3,))
colors[..., 0] = rc
colors[..., 1] = gc
colors[..., 2] = bc

绘制体素图

最后，我们可以使用 ax.voxels 函数来绘制体素图。我们将传入 RGB 值、球体的条件、面颜色、边颜色和线宽。

ax = plt.figure().add_subplot(projection='3d')
ax.voxels(r, g, b, sphere,
          facecolors=colors,
          edgecolors=np.clip(2*colors - 0.5, 0, 1),  ## brighter
          linewidth=0.5)
ax.set(xlabel='r', ylabel='g', zlabel='b')
ax.set_aspect('equal')
plt.show()

总结

在这个实验中，我们学习了如何使用 Matplotlib 创建一个带有 RGB 颜色的 3D 体素图。我们导入了所需的库，定义了坐标和颜色，创建了一个球体，合并了颜色，并绘制了体素图。体素图是在二维图上表示三维数据的一种有用方式，可以通过不同的颜色和形状进行定制，以表示不同类型的数据。