创建和绘制三角形网格

PythonPythonBeginner
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简介

在本实验中,我们将学习如何使用Matplotlib库在Python中创建和绘制非结构化三角形网格。我们将首先对一组点进行Delaunay三角剖分,然后绘制三角剖分图。接下来,我们将通过提供构成每个三角形的三个点的索引来指定我们自己的三角剖分。最后,我们将绘制用户指定的三角剖分图。

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Skills Graph

%%%%{init: {'theme':'neutral'}}%%%% flowchart RL python(("Python")) -.-> python/DataStructuresGroup(["Data Structures"]) python(("Python")) -.-> python/ModulesandPackagesGroup(["Modules and Packages"]) python(("Python")) -.-> python/DataScienceandMachineLearningGroup(["Data Science and Machine Learning"]) matplotlib(("Matplotlib")) -.-> matplotlib/BasicConceptsGroup(["Basic Concepts"]) python(("Python")) -.-> python/BasicConceptsGroup(["Basic Concepts"]) matplotlib/BasicConceptsGroup -.-> matplotlib/importing_matplotlib("Importing Matplotlib") matplotlib/BasicConceptsGroup -.-> matplotlib/figures_axes("Understanding Figures and Axes") python/BasicConceptsGroup -.-> python/booleans("Booleans") python/DataStructuresGroup -.-> python/lists("Lists") python/DataStructuresGroup -.-> python/tuples("Tuples") python/ModulesandPackagesGroup -.-> python/importing_modules("Importing Modules") python/DataScienceandMachineLearningGroup -.-> python/numerical_computing("Numerical Computing") python/DataScienceandMachineLearningGroup -.-> python/data_visualization("Data Visualization") subgraph Lab Skills matplotlib/importing_matplotlib -.-> lab-49011{{"创建和绘制三角形网格"}} matplotlib/figures_axes -.-> lab-49011{{"创建和绘制三角形网格"}} python/booleans -.-> lab-49011{{"创建和绘制三角形网格"}} python/lists -.-> lab-49011{{"创建和绘制三角形网格"}} python/tuples -.-> lab-49011{{"创建和绘制三角形网格"}} python/importing_modules -.-> lab-49011{{"创建和绘制三角形网格"}} python/numerical_computing -.-> lab-49011{{"创建和绘制三角形网格"}} python/data_visualization -.-> lab-49011{{"创建和绘制三角形网格"}} end

导入库

我们将首先导入所需的库:Matplotlib、NumPy和Matplotlib.tri。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import matplotlib.tri as tri

创建Delaunay三角剖分

我们将通过提供点的x和y坐标来创建一个不指定三角形的Delaunay三角剖分。

n_angles = 36
n_radii = 8
min_radius = 0.25
radii = np.linspace(min_radius, 0.95, n_radii)
angles = np.linspace(0, 2 * np.pi, n_angles, endpoint=False)
angles = np.repeat(angles[..., np.newaxis], n_radii, axis=1)
angles[:, 1::2] += np.pi / n_angles
x = (radii * np.cos(angles)).flatten()
y = (radii * np.sin(angles)).flatten()
triang = tri.Triangulation(x, y)

屏蔽不需要的三角形

我们将通过计算每个三角形顶点的x和y坐标的平均值,并将其与最小半径进行比较,来屏蔽不需要的三角形。

triang.set_mask(np.hypot(x[triang.triangles].mean(axis=1),
                         y[triang.triangles].mean(axis=1))
                < min_radius)

绘制Delaunay三角剖分

我们将使用 triplot 函数绘制三角剖分图。

fig1, ax1 = plt.subplots()
ax1.set_aspect('equal')
ax1.triplot(triang, 'bo-', lw=1)
ax1.set_title('Triplot of Delaunay Triangulation')

创建用户指定的三角剖分

我们将通过提供每个三角形顶点的x和y坐标来创建一个用户指定的三角剖分。

xy = np.asarray([
    [-0.101, 0.872], [-0.080, 0.883], [-0.069, 0.888], [-0.054, 0.890],
    [-0.045, 0.897], [-0.057, 0.895], [-0.073, 0.900], [-0.087, 0.898],
    [-0.090, 0.904], [-0.069, 0.907], [-0.069, 0.921], [-0.080, 0.919],
    [-0.073, 0.928], [-0.052, 0.930], [-0.048, 0.942], [-0.062, 0.949],
    [-0.054, 0.958], [-0.069, 0.954], [-0.087, 0.952], [-0.087, 0.959],
    [-0.080, 0.966], [-0.085, 0.973], [-0.087, 0.965], [-0.097, 0.965],
    [-0.097, 0.975], [-0.092, 0.984], [-0.101, 0.980], [-0.108, 0.980],
    [-0.104, 0.987], [-0.102, 0.993], [-0.115, 1.001], [-0.099, 0.996],
    [-0.101, 1.007], [-0.090, 1.010], [-0.087, 1.021], [-0.069, 1.021],
    [-0.052, 1.022], [-0.052, 1.017], [-0.069, 1.010], [-0.064, 1.005],
    [-0.048, 1.005], [-0.031, 1.005], [-0.031, 0.996], [-0.040, 0.987],
    [-0.045, 0.980], [-0.052, 0.975], [-0.040, 0.973], [-0.026, 0.968],
    [-0.020, 0.954], [-0.006, 0.947], [ 0.003, 0.935], [ 0.006, 0.926],
    [ 0.005, 0.921], [ 0.022, 0.923], [ 0.033, 0.912], [ 0.029, 0.905],
    [ 0.017, 0.900], [ 0.012, 0.895], [ 0.027, 0.893], [ 0.019, 0.886],
    [ 0.001, 0.883], [-0.012, 0.884], [-0.029, 0.883], [-0.038, 0.879],
    [-0.057, 0.881], [-0.062, 0.876], [-0.078, 0.876], [-0.087, 0.872],
    [-0.030, 0.907], [-0.007, 0.905], [-0.057, 0.916], [-0.025, 0.933],
    [-0.077, 0.990], [-0.059, 0.993]])
x = np.degrees(xy[:, 0])
y = np.degrees(xy[:, 1])
triangles = np.asarray([
    [67, 66,  1], [65,  2, 66], [ 1, 66,  2], [64,  2, 65], [63,  3, 64],
    [60, 59, 57], [ 2, 64,  3], [ 3, 63,  4], [ 0, 67,  1], [62,  4, 63],
    [57, 59, 56], [59, 58, 56], [61, 60, 69], [57, 69, 60], [ 4, 62, 68],
    [ 6,  5,  9], [61, 68, 62], [69, 68, 61], [ 9,  5, 70], [ 6,  8,  7],
    [ 4, 70,  5], [ 8,  6,  9], [56, 69, 57], [69, 56, 52], [70, 10,  9],
    [54, 53, 55], [56, 55, 53], [68, 70,  4], [52, 56, 53], [11, 10, 12],
    [69, 71, 68], [68, 13, 70], [10, 70, 13], [51, 50, 52], [13, 68, 71],
    [52, 71, 69], [12, 10, 13], [71, 52, 50], [71, 14, 13], [50, 49, 71],
    [49, 48, 71], [14, 16, 15], [14, 71, 48], [17, 19, 18], [17, 20, 19],
    [48, 16, 14], [48, 47, 16], [47, 46, 16], [16, 46, 45], [23, 22, 24],
    [21, 24, 22], [17, 16, 45], [20, 17, 45], [21, 25, 24], [27, 26, 28],
    [20, 72, 21], [25, 21, 72], [45, 72, 20], [25, 28, 26], [44, 73, 45],
    [72, 45, 73], [28, 25, 29], [29, 25, 31], [43, 73, 44], [73, 43, 40],
    [72, 73, 39], [72, 31, 25], [42, 40, 43], [31, 30, 29], [39, 73, 40],
    [42, 41, 40], [72, 33, 31], [32, 31, 33], [39, 38, 72], [33, 72, 38],
    [33, 38, 34], [37, 35, 38], [34, 38, 35], [35, 37, 36]])

绘制用户指定的三角剖分

我们将使用 triplot 函数绘制用户指定的三角剖分。

fig2, ax2 = plt.subplots()
ax2.set_aspect('equal')
ax2.triplot(x, y, triangles, 'go-', lw=1.0)
ax2.set_title('Triplot of User-Specified Triangulation')
ax2.set_xlabel('Longitude (degrees)')
ax2.set_ylabel('Latitude (degrees)')

总结

在本实验中,我们学习了如何使用Matplotlib库在Python中创建和绘制非结构化三角形网格。我们创建了一个Delaunay三角剖分,并使用 triplot 函数对其进行绘制。我们还创建了一个用户指定的三角剖分,并使用 triplot 函数对其进行绘制。