从笛卡尔坐标绘制 3D 表面（matplotlib 或 pyplot）

Question

我有一个数据框：

  surfacex surfacey surfacez
0   -0.50   0.00    0.00
1   -0.48   -0.14   0.00
2   -0.48   -0.12   -0.06
3   -0.48   -0.12   0.06
4   -0.48   -0.10   -0.08
... ... ... ...
3897    0.48    0.10    0.08
3898    0.48    0.12    -0.06
3899    0.48    0.12    0.06
3900    0.48    0.14    0.00
3901    0.50    0.00    0.00

每行代表一个 3D 点。我想绘制一个限定这些点的表面。在这种情况下，这些点都位于球体的表面上，因此我想绘制一个球面。目前这是我正在尝试的：

import numpy as np
import plotly.graph_objects as go
X=df['surfacex'].values
Y=df['surfacey'].values
Z=df['surfacez'].values
trace= go.Surface(x=np.reshape(X,(1951,2)),y=np.reshape(Y,(1951,2)),z=np.reshape(Z,(1951,2)))
#I am reshaping as online tells me it needs to be a 2D array, and my df is of length 3902
fig2=go.Figure(data=[trace])
fig2.show()

但是，结果图如下所示：

这显然不是我想要的。我想要的是类似于：

我怎样才能达到想要的情节？ Matplotlib 或 plotly 解决方案都可以

谢谢

Answer 1

使用 Maplotlib，计算数据点的 convex hull，然后

• 使用scatter plot 显示结果
• 或使用Delaunay triangulation 用三角形近似曲面。

第 1 步：创建一些测试数据（球内的随机点，使用 this link，第 6.08 节）：

import numpy as np
from math import pi

n=500 #number of data points
z=np.random.uniform(low=-1.0, high=1.0, size=n)
t=np.random.uniform(low=0.0, high=2*pi, size=n)
r=np.sqrt(1-z*z)
x=r*np.cos(t)
y=r*np.sin(t)
sphere=np.vstack([x,y,z]).T

第 2 步：获取位于球体表面上的所有点：

from scipy.spatial import ConvexHull
hull = ConvexHull(sphere)
surface=sphere[hull.vertices]

第 3 步：使用表面上的点创建 3d 散点图：

import matplotlib.pyplot as plt

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(projection='3d')
ax.set_box_aspect((1,1,1))
ax.scatter(surface[:,0], surface[:,1], surface[:,2])

第 4 步：使用Delaunay triangulation 计算并绘制代表曲面的三角形。绘制曲面单个元素的方法取自this answer：

from scipy.spatial import Delaunay
deln = Delaunay(surface) 

def plot_tri_simple(ax, points, tri):
    for tr in tri.simplices:
        pts = points[tr, :]
        ax.plot3D(pts[[0,1],0], pts[[0,1],1], pts[[0,1],2], color='g', lw='0.1')
        ax.plot3D(pts[[0,2],0], pts[[0,2],1], pts[[0,2],2], color='g', lw='0.1')
        ax.plot3D(pts[[0,3],0], pts[[0,3],1], pts[[0,3],2], color='g', lw='0.1')
        ax.plot3D(pts[[1,2],0], pts[[1,2],1], pts[[1,2],2], color='g', lw='0.1')
        ax.plot3D(pts[[1,3],0], pts[[1,3],1], pts[[1,3],2], color='g', lw='0.1')
        ax.plot3D(pts[[2,3],0], pts[[2,3],1], pts[[2,3],2], color='g', lw='0.1')


plot_tri_simple(ax, surface, deln)