Question

简短版本：我有一个充满不同值的NxNxN矩阵。我想要创建一个看起来完全像这样的2D投影：http://tinyurl.com/bellfkn（如果可能的话也是3D！）

长版本：我使用以下循环制作了尺寸为NxNxN的密度矩阵：

ndim = 512
massmat = np.zeros((ndim,ndim,ndim)) 
for i in range(0,npoints):
        massmat[int(x1[i]),int(y1[i]),int(z1[i])] = massmat[int(x1[i]),int(y1[i]),int(z1[i])] + mpart

densemat = massmat/volumeofcell

massmat是一个numpy数组。

所以基本上我现在有一个NxNxN矩阵，其中某些单元格在这种情况下包含密度（单位为g / cm ^ 3）。有没有办法将其变成2D投影 - 密度的侧面视图，颜色条表示密集区域和密度较小的区域？

在Matlab中我会这样做：

imageArray2Dmesh = mean(densemat, 3);
figure
sc(imageArray2Dmesh, 'pink')

它给了我一个密度投影 - 我想在Python中做同样的事情。有没有办法在3D投影中查看整个NxNxN矩阵？就像链接但是在3D中。那会很棒。

Answer 1

您可以在numpy和matplotlib中使用非常相似的代码：

import numpy as np
import pylab as plt

imageArray2Dmesh = np.mean(mesh_reshape, axis=2);
plt.figure()
plt.pcolor(imageArray2Dmesh, cmap = ,cmap=plt.cm.pink)
plt.colorbar()
plt.show()

你有更多的命令，但这只是因为matlab和matplotlib中的grafics的不同方法（提示：从长远来看，matplotlib的方式更好）

如果你想让项目从另一个方向改变轴参数（请记住，python的索引是0而不是像matlab一样）。

对于来自通用方向的投影......嗯，这是非常困难的。

顺便说一下，如果你需要查看一些3D数据，我强烈建议你花一些时间来探索mayavi。它仍然是一个python库，它对于3D成像来说非常强大：

http://docs.enthought.com/mayavi/mayavi/auto/examples.html

在python中创建3D矩阵的2D投影

1 个答案: