在Python中制作随机三维形状

Question

如何在一个图中使用Python生成一堆球体和椭圆？理想情况下，它只需要设置每个对象的端点（或半径/轴）和颜色，就像使用端点轻松生成矩形/圆形一样。

我想象使用类似matplotlib的3-D模块，你可以旋转＆amp;一旦输出就播放情节。我愿意使用其他库！

我可以通过操纵＆amp; amp;来绘制方程作为表面。绘制一堆ellipsoid equations，但有更简单的解决方案吗？

Answer 1

VPython 可能是在屏幕上获取某些球体和椭圆体的最快路径。此外，VPython比matplotlib更具交互性（从某种意义上说，你可以旋转，缩放等），而且它很容易上手。最后，这取决于你在寻找什么。有很多方法可以在屏幕上显示球体和椭圆体。

from visual import *
myell = ellipsoid(pos=(x0,y0,z0), length=L, height=H, width=W) 

ball = sphere(pos=(1,2,1), radius=0.5)

Answer 2

您是否正在寻找matplotlib mpl_toolkits.mplot3d模块中未包含的功能？来自3D Surface demo：

from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')

u = np.linspace(0, 2 * np.pi, 100)
v = np.linspace(0, np.pi, 100)

x = 10 * np.outer(np.cos(u), np.sin(v))
y = 10 * np.outer(np.sin(u), np.sin(v))
z = 10 * np.outer(np.ones(np.size(u)), np.cos(v))
ax.plot_surface(x, y, z, rstride=4, cstride=4, color='b')

plt.show()

我没有看到为什么你不能在同一领域定义另一个形状的原因：

from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
from matplotlib import cm
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')

u = np.linspace(0, 2 * np.pi, 100)
v = np.linspace(0, np.pi, 100)

x = 10 * np.outer(np.cos(u), np.sin(v))
y = 10 * np.outer(np.sin(u), np.sin(v))
z = 10 * np.outer(np.ones(np.size(u)), np.cos(v))
x1 = 7 + 10 * np.outer(np.cos(u), np.sin(v))
y1 = 7 + 10 * np.outer(np.sin(u), np.sin(v))
z1 = 7 + 10 * np.outer(np.ones(np.size(u)), np.cos(v))

ax.plot_surface(x, y, z, rstride=4, cstride=4, color='b')
ax.plot_surface(x1, y1, z1, rstride=4, cstride=4, cmap=cm.coolwarm)

plt.show()