网上下载mayavi的官方帮助文档，里面有很多例子，下面的记录都是查看手册后得到的。
http://code.enthought.com/projects/mayavi/docs/development/latex/mayavi/mayavi_user_guide.pdf
python的mayavi.mlab库中的绘图函数有很多候选参数，但下文记录并没有过多讨论，本人也是需要用到才查看手册的。
安装好mayavi2的绘图环境后，可以结合numpy进行科学绘图，在代码中事先加入如下代码：
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import mayavi.mlab as mlabfrom numpy import exp,sin,cos,tan,random,mgrid,ogrid,linspace,sqrt,piimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltmlab.figure(fgcolor=(0, 0, 0), bgcolor=(1, 1, 1)) #更改背景色#添加matlab的peaks函数def peaks(x,y): return 3.0*(1.0-x)**2*exp(-(x**2) - (y+1.0)**2) - 10*(x/5.0 - x**3 - y**5) * exp(-x**2-y**2) - 1.0/3.0*exp(-(x+1.0)**2 - y**2) |
首先从帮助手册上了解下mayavi的colormap，如下图：
下面列举常用的三维绘图函数和简单例子。
一、barchart
* barchart(s, ...)
* barchart(x, y, s, ...)
* barchart(x, y, f, ...)
* barchart(x, y, z, s, ...)
* barchart(x, y, z, f, ...)
如果只传递一个参数，可以是一维（1-d），二维（2-d）或3维（3-d）的给定向量长度的数组；
如果传递三个参数（x,y,s）或(x,y,f),x,y是对应于数组s的二维（2-d）坐标，也可以是可调用的函数f，该函数返回数组；
四个参数的时候(x,y,z)表示三维坐标
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s = np.random.rand(3,3)mlab.barchart(s)mlab.vectorbar()mlab.show() |
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x,y = np.mgrid[-5:5:20j,-5:5:20j] s = peaks(x,y) #peaks函数前面已经定义 mlab.barchart(x,y,s) mlab.vectorbar() mlab.show() |
二、contour3d
* contour3d(scalars, ...)
* contour3d(x, y, z, scalars, ...)
* contour3d(x, y, z, f, ...)
scalars是三维数组（3-d）,x,y,z用numpy.mgrid生成，是三维数组
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x, y, z = ogrid[-5:5:64j, -5:5:64j, -5:5:64j]scalars = x * x * 0.5 + y * y + z * z * 2.0mlab.contour3d(scalars, contours=6, transparent=true)mlab.colorbar()mlab.show() |
三、contour_surf
* contour_surf(s, ...)
* contour_surf(x, y, s, ...)
* contour_surf(x, y, f, ...)
s是二维数组,f是可调用的函数，例如peaks函数
x and y can be 1d or 2d arrays (such as returned by numpy.ogrid or numpy.mgrid)
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x,y = np.mgrid[-5:5:70j,-5:5:70j]#绘制peaks函数的等高线mlab.contour_surf(x,y,peaks,contours=9)mlab.colorbar()mlab.show() |
四、imshow
* imshow(s, ...)
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s is a 2 dimension array. the values of s are mapped to a color using the colormap. s = np.random.rand(3,3) #生成随机的3×3数组 mlab.imshow(s) mlab.colorbar() mlab.show() |
五、mesh
* mesh(x, y, z, ...)
x, y, z are 2d arrays, all of the same shape, giving the positions of the vertices of the surface.
x , y , z 都是二维数组，拥有相同的shape，而且z代表了平面坐标(x,y)对应下的值，下面绘制的是matlab的peaks函数三维图,可能是因为绘图比例的原因看起来并没有matlab下绘制的好看
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y,x = np.mgrid[-5:5:70j,-5:5:70j]z=peaks(x,y)mlab.mesh(x,y,z)mlab.colorbar()mlab.show() |
六、surf
* surf(s, ...)
* surf(x, y, s, ...)
* surf(x, y, f, ...)
x , y可以是1-d或者2-d的数组(比如numpy.ogrid或numpy.mgrid返回的数组）
如果只传递了参数数组s，那么x,y就被认为是数组s的索引值，并且创建等宽的数据集。(if only 1 array s is passed, the x and y arrays are assumed to be made from the indices of arrays, and an uniformly-spaced data set is created.)
surf和mesh的不同之处在于surf的参数x,y可以是一维(1-d)的。
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mlab.clf()x, y = mgrid[-10:10:100j, -10:10:100j]r = sqrt(x**2 + y**2)z = sin(r)/r# mlab.surf(x,y,z,wrap_scale='auto')mlab.surf(z, warp_scale='auto')mlab.colorbar()mlab.show() |
surf函数同样可以绘制peaks曲面,
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pk_y,pk_x = np.mgrid[-5:5:70j,-5:5:70j]pk_z=peaks(pk_x,pk_y)mlab.surf(pk_z,warp_scale='auto',colormap='jet')mlab.colorbar()mlab.show() |
这里只传递了一个参数pk_z，
七、plot3d
* plot3d(x, y, z, ...)
* plot3d(x, y, z, s, ...)
数据点之间绘制线段，x,y,z,s都是具有相同shape的numpy数组或列表(list)，x,y,z是三维坐标，也就是空间中数据点的位置
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t=mgrid[-pi:pi:100j]mlab.plot3d(cos(t),sin(3*t),cos(5*t),color=(0.23,0.6,1),colormap='spectral')mlab.colorbar()mlab.show() |
八、points3d
* points3d(x, y, z...)
* points3d(x, y, z, s, ...)
* points3d(x, y, z, f, ...)
和前面的plot3d差不多，只不过points3d只绘制三维坐标下的点(x,y,z)，仍然用前面的例子。
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t=mgrid[-pi:pi:50j]s=sin(t)# 参数s是设置每个点的大小(scalar),mode可选mlab.points3d(cos(t),sin(3*t),cos(5*t),s,mode='sphere',line_width=1)mlab.colorbar()mlab.show() |
参数的mode可选项如下图：
九、quiver3d
* quiver3d(u, v, w, ...)
* quiver3d(x, y, z, u, v, w, ...)
* quiver3d(x, y, z, f, ...)
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x,y,z=mgrid[-0:3:0.6,-0:3:0.6,0:3:0.3]r=sqrt(x**2+y**2+z**4)u=y*sin(r)/(r+0.001)v=-x*sin(r)/(r+0.001)w=zeros_like(r)mlab.quiver3d(x,y,z,u,v,w)mlab.colorbar()mlab.show() |
十、animate
绘制三维动图，帮助文档上的代码执行后并没有动画效果，下面2个示例代码是查看了mayavi的相关源码后总结的，大家也可以直接查看相关源码查看更多官方提供的示例代码。
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@animate(delay=200) # 设置延时时间200msdef anim(): n_mer, n_long = 6, 11 pi = numpy.pi dphi = pi/1000.0 phi = numpy.arange(0.0, 2 * pi + 0.5 * dphi, dphi, 'd') mu = phi * n_mer x = numpy.cos(mu) * (1+numpy.cos(n_long * mu/n_mer) * 0.5) y = numpy.sin(mu) * (1+numpy.cos(n_long * mu/n_mer) * 0.5) z = numpy.sin(n_long * mu/n_mer) * 0.5 l = plot3d(x, y, z, numpy.sin(mu), tube_radius=0.025, colormap='spectral') ms = l.mlab_source for i in range(100): x = numpy.cos(mu) * (1+numpy.cos(n_long * mu/n_mer + numpy.pi * (i+1)/5.) * 0.5) scalars = numpy.sin(mu + numpy.pi * (i+1)/5) #不改变shape和size的情况下用set来更改属性值 ms.set(x=x, scalars=scalars) yieldanim()show() |
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@animate #默认500ms延时def anim2(): x, y = np.mgrid[0:3:1,0:3:1] s = mlab.surf(x, y, np.asarray(x*0.1, 'd'),representation='wireframe') fig = mlab.gcf() ms = s.mlab_source for i in range(15): x, y = np.mgrid[0:3:1.0/(i+2),0:3:1.0/(i+2)] sc = np.asarray(x*x*0.05*(i+1), 'd') ms.reset(x=x, y=y, scalars=sc) fig.scene.reset_zoom() yieldanim2()show() |
以上这篇对python mayavi三维绘图的实现详解就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持服务器之家。
原文链接：https://blog.csdn.net/ouening/article/details/76595427
