使用 Matplotlib 创建三角形 3D 等高线图 | 可视化

简介

在本实验中，我们将使用 Matplotlib 创建一个三角形 3D 等高线图。此图对于可视化非结构化三角形网格很有用。我们将使用与 trisurf3d_2 的第二个图中相同的数据。

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导入必要的库

我们将首先导入本实验所需的库，其中包括 Matplotlib 和 NumPy。

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

定义变量

我们将定义用于创建图表的变量。这些变量包括角度数量、半径数量和最小半径。

n_angles = 48
n_radii = 8
min_radius = 0.25

创建网格并计算 x、y、z

我们将在极坐标中创建网格，并使用定义的变量计算 x、y、z。

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()
z = (np.cos(radii)*np.cos(3*angles)).flatten()

创建自定义三角剖分

我们将使用 x 和 y 坐标创建一个自定义三角剖分。

triang = tri.Triangulation(x, y)

屏蔽不需要的三角形

我们将使用 x 和 y 坐标的平均值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)

创建 3D 等高线图

我们将使用创建的三角剖分和 z 坐标来创建一个 3D 等高线图。我们还将自定义视角，以便更易于理解该图。

ax = plt.figure().add_subplot(projection='3d')
ax.tricontour(triang, z, cmap=plt.cm.CMRmap)
ax.view_init(elev=45.)
plt.show()

总结

在本实验中，我们使用 Matplotlib 创建了一个三角形 3D 等高线图。我们经历了导入必要的库、定义变量、创建网格、创建自定义三角剖分、屏蔽不需要的三角形以及创建 3D 等高线图的步骤。

非结构化三角形网格可视化

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