📅  最后修改于: 2023-12-03 14:51:19.619000             🧑  作者: Mango
在 Python 中使用 Plotly 绘制 3D Streamtube 绘图是一种非常强大的可视化工具。这种绘图方式可以将数据以流线的形式表示出来,非常适合处理三维数据。下面将介绍如何使用 Plotly 绘制 3D Streamtube 绘图的方法。
在开始绘图之前,需要安装 Plotly 和 NumPy。可以在终端中使用以下命令进行安装:
pip install plotly
pip install numpy
绘制 3D Streamtube 的基本方法非常简单。首先,需要导入必要的库:
import plotly.graph_objs as go
import numpy as np
然后,使用 numpy
生成数据:
x, y, z = np.mgrid[-7:7:36j, -7:7:36j, -7:7:36j]
u = np.sin(x*y*z)/(x*y*z)
v = np.sin(x*y*z)/(x*y*z)
w = np.sin(x*y*z)/(x*y*z)
接着,创建 Streamtube
对象:
fig = go.Figure(data=go.Streamtube(
x=x.flatten(),
y=y.flatten(),
z=z.flatten(),
u=u.flatten(),
v=v.flatten(),
w=w.flatten(),
starts=dict(
x=[-5,-5,-5,-5,-5],
y=[-5,-4,-3,-2,-1],
z=[0,0,0,0,0],
sizemode='absolute',
sizeref=10),
sizemode='absolute',
sizeref=2,)
)
fig.show()
这样就完成了一个非常简单的 3D Streamtube 绘图。
为了更好地展示数据,可能需要对绘图进行一些自定义。下面将介绍一些自定义方法。
可以通过设置 colors
参数来控制流线的颜色:
fig = go.Figure(data=go.Streamtube(
x=x.flatten(),
y=y.flatten(),
z=z.flatten(),
u=u.flatten(),
v=v.flatten(),
w=w.flatten(),
colors=np.linspace(0, 2, len(x.flatten())),
showscale=False)
)
fig.show()
此时,流线的颜色将从蓝色到红色慢慢变化。
为了更好地解释数据,可以添加轴标签。可以使用 layout
参数来添加标签:
fig.update_layout(
scene=dict(
xaxis=dict(title='X'),
yaxis=dict(title='Y'),
zaxis=dict(title='Z'),
)
)
fig.show()
可以使用 Camera
对象来控制绘图的视角。例如,将视角调整为从上方观察:
fig.update_layout(scene_camera=dict(
up=dict(x=0, y=0, z=1),
center=dict(x=0, y=0, z=0),
eye=dict(x=1.5, y=1.5, z=0.5)
))
fig.show()
可以使用 tube_radius
参数来调整流线的粗细:
fig = go.Figure(data=go.Streamtube(
x=x.flatten(),
y=y.flatten(),
z=z.flatten(),
u=u.flatten(),
v=v.flatten(),
w=w.flatten(),
tube_radius=0.2,
colors=np.linspace(0, 2, len(x.flatten())),
showscale=False)
)
fig.show()
在 Python 中使用 Plotly 绘制 3D Streamtube 绘图是一种非常强大的可视化工具。通过使用简单的 Streamtube
对象,可以轻松绘制具有高度信息可视化的 3D 图表。在实际应用中,需要使用自定义方法来满足具体的要求。