使用 Matplotlib 在Python中将非结构化三角形网格绘制为线条或标记

Matplotlib是Python中用于数组二维图的惊人可视化库。 Matplotlib 是一个基于 NumPy 数组构建的多平台数据可视化库，旨在与更广泛的 SciPy 堆栈配合使用。

非结构化三角形网格

非结构化_ 网格可以定义为欧几里得平面或图表的一部分，可以组合成一个图案，两个形状之间没有空格。非结构化 网格可以是不规则图案的三角形或四面体。可以使用 Ruppert 算法从不规则形状的多边形绘制非结构化三角形网格。

这里的任务是使用 Matplotlib 在Python中绘制一个非结构化的三角形网格作为线条和/或标记。为了完成这个任务，你可以使用triplot()函数，我们需要一些来自matplotlib和numpy库的模块。

示例 1：创建和绘制非结构化三角形网格。

Python3

# Importing modules
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.tri as tri
import numpy as np
  
  
n_angles = 24
n_radii = 9
min_radius = 0.5
radii = np.linspace(min_radius, 0.9,
                    n_radii)
  
angles = np.linspace(0, 6 * 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)
  
triang.set_mask(np.hypot(x[triang.triangles].mean(axis=1),
                         y[triang.triangles].mean(axis=1))
                < min_radius)
  
plt.triplot(triang, 'o-', lw=1)
plt.title('Example 1')
plt.show()

输出：

示例 2：使用 TriFinder 对象突出显示非结构化三角形网格。

Python3

# Importing modules 
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.tri import Triangulation
from matplotlib.patches import Polygon
import numpy as np
  
  
def Trigolo1(tri):
    
    if tri == -1:
        points = [0, 0, 0]
          
    else:
        points = triang.triangles[tri]
          
    xs = triang.x[points]
    ys = triang.y[points]
    polygon.set_xy(np.column_stack([xs, ys]))
  
def Trigolo2(event):
    
    if event.inaxes is None:
        tri = -1
          
    else:
        tri = trifinder(event.xdata, event.ydata)
          
    Trigolo1(tri)
    plt.title('Example 2\nTriangle No : %i' % tri)
    event.canvas.draw()
  
# Create a Triangulation.
ang = 16
rad = 5
mrad = 0.25
radii = np.linspace(mrad, 0.95, rad)
  
angletri = np.linspace(0,
                       2 * np.pi, ang, 
                       endpoint=False)
  
angletri = np.repeat(angletri[..., np.newaxis], 
                     rad,
                     axis=1)
  
angletri[:, 1::2] += np.pi / ang
  
x = (radii*np.cos(angletri)).flatten()
y = (radii*np.sin(angletri)).flatten()
  
triang = Triangulation(x, y)
triang.set_mask(np.hypot(x[triang.triangles].mean(axis=1),
                         y[triang.triangles].mean(axis=1))
                < mrad)
  
# Use the triangulation's default TriFinder object.
trifinder = triang.get_trifinder()
  
# Setup plot and callbacks.
plt.subplot(111, aspect='equal')
plt.triplot(triang, 'o-')
polygon = Polygon([[0, 0], [0, 0]], facecolor='y')
Trigolo1(-1)
plt.gca().add_patch(polygon)
plt.gcf().canvas.mpl_connect('motion_notify_event', Trigolo2)
  
plt.show()

输出：

示例 3：显示三角剖分图的示例。

Python3

import matplotlib.pyplot as plt 
import matplotlib.tri as mtri 
import numpy as np 
  
     
# Create triangulation. 
x = np.asarray([0, 1, 2, 
                3, 0.5, 1.5, 
                2.5, 1, 2,
                1.5]) 
    
y = np.asarray([0, 0, 0, 
                0, 1.0, 1.0,
                1.0, 2, 2,
                3.0]) 
    
triangles = [[0, 1, 4], [1, 2, 5],  
             [2, 3, 6], [1, 5, 4],  
             [2, 6, 5], [4, 5, 7], 
             [5, 6, 8], [5, 8, 7], 
             [7, 8, 9]] 
    
triang = mtri.Triangulation(x, y, triangles) 
z = np.cos(1.5 * x) * np.cos(1.5 * y) 
     
plt.tricontourf(triang, z) 
plt.triplot(triang, 'go-') 
     
plt.title('Example 3') 
  
plt.show()

输出：