一、背景
使用python
+matplotlib
实现绘制3D曲面(由多个小面片组成),支持自定义面片颜色;
实现效果如图(a),(b)
所示:
(a) . 使用面片法向作为面片颜色
(b) . 使用默认jet类型colormap作为面片颜色
二、代码
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import cm
import numpy as np
x = np.linspace(-0.5, 0.5, 10)
y = np.linspace(-0.5, 0.5, 10)
z = np.zeros((len(x), len(y)))
nor = np.zeros((len(x), len(y),3))
nor_x_min = np.float64('inf')
nor_x_max = -1.0*np.float64('inf')
nor_y_min = np.float64('inf')
nor_y_max = -1.0*np.float64('inf')
for i in range(len(x)):
for j in range(len(y)):
z[i][j] = x[i]*y[j]
nor[i][j] = (y[j], x[i], 1.0)
nor_x_min = np.fmin(nor_x_min, nor[i][j][0])
nor_x_max = np.fmax(nor_x_max, nor[i][j][0])
nor_y_min = np.fmin(nor_y_min, nor[i][j][1])
nor_y_max = np.fmax(nor_y_max, nor[i][j][1])
x, y = np.meshgrid(x, y)
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(
111, projection='3d')
f = np.zeros((len(z), len(z[0])), tuple)
for i in range(len(f)):
for j in range(len(f[i])):
f[i][j] = ((nor[i][j][0]-nor_x_min)/(nor_x_max-nor_x_min), (nor[i][j][1]-nor_y_min)/(nor_y_max-nor_y_min), 1.0)
ax.plot_surface(x, y, z, facecolors=f)
plt.show()
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