matplotlib无法正确显示3D平面的交集

Question

我想绘制两个平面并找到它们的交叉线，但是我得到了这个结果，因为一个平面覆盖了另一个平面，因此无法分辨它们相交的位置。

3D投影应隐藏平面的不可见部分，如何使用 matplotlib 获得此结果？

你可以清楚地看到这些平原应该相交。

以下是我用来获得此结果的代码

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

values = range(-10, 11)

def plotPlane(plot, normal, d, values, colorName):
    # x, y, z
    x, y = np.meshgrid(values, values)
    z = (-normal[0] * x - normal[1] * y - d) * 1. / normal[2]

    # draw plot
    plot.plot_surface(x, y, z, color=colorName)

image = plt.figure().gca(projection='3d')

plotPlane(image, [3, 2, -4], 1, values, "red")
plotPlane(image, [5, -1, 2], 4, values, "gray")

plt.show()

Answer 1

请参阅How to draw intersecting planes?以获取详细说明+可能的解决方法。

matplotlib的3D支持中的简短答案是巧妙地使用投影来生成3D对象的2D视图，然后将其渲染到画布。由于matplotlib呈现的方式（艺术家一次），一位艺术家要么完全高于另一位艺术家。如果您需要真正的3D支持，请查看mayavi。

Answer 2

使用plotly。您将获得一个交互式绘图，您可以在任何角度对其进行快照。

import numpy as np
import plotly.graph_objects as go
from typing import Tuple, Iterable


def plotPlane(fig: go.Figure,
              normal: Tuple[int, int, int],
              d: int,
              values: Iterable,
              colorScaleName: str) -> None:
    """
        :param fig: figure to plot on
        :param colorScaleName: choose from <https://plotly.com/javascript/colorscales/>
    """
    # x, y, z
    x, y = np.meshgrid(values, values)
    z = (-normal[0] * x - normal[1] * y - d) * 1. / normal[2]

    # draw plane
    surface = go.Surface(x=x, y=y, z=z, colorscale=colorScaleName, showscale=False)
    fig.add_trace(surface, row=1, col=1)


# create figure
fig = make_subplots(rows=1, cols=1, specs=[[{'type': 'surface'}]])
# plot two intersectioned surfaces
values = range(-10, 11)
plotPlane(fig, (3, 2, -4), 1, values, "Hot")
plotPlane(fig, (5, -1, 2), 4, values, "Greys")
fig.show()

我在 jupyter-notebbok 中运行它。