python中的球面极面图

时间:2014-10-28 17:06:13

标签: python matplotlib polar-coordinates

我必须在球形极坐标图中绘制天线响应模式。 我首先创建theta(t)和phi(p)值。然后,必须为每个theta[i]phi[i]计算F_c和F_s。

t=np.linspace(-math.pi/2, math.pi/2, num=x)
p=np.linspace(-math.pi, math.pi, num=x)

for k in xrange(x):
    for j in xrange(x):
            for i in xrange(n):
                    F_c=F_c_F_s.F_c(theta[i],phi[i],t[j],p[k])
                    F_s=F_c_F_s.F_s(theta[i],phi[i],t[j],p[k])
                    sum_F_c[j][k]=sum_F_c[j][k]+F_c
                    sum_F_s[j][k]=sum_F_s[j][k]+F_s
                    mod_F[j][k]=math.log((math.pow(sum_F_c[j][k],2)+math.pow(sum_F_s[j][k],2)),10)

现在,每个mod_Ft的值为p。对于θ的每个值并且相应地对于phi的每个值,我计算笛卡尔坐标。然后,为了制作表面图,我有以下内容:

fig = p.figure()
ax = Axes3D(fig)
ax.plot_wireframe(x,y,z)
ax.plot_surface(x,y,z,rstride=1,cstride=1,cmap=cm.jet)
p.show()

问题是,它非常慢!即使对于x=10,即10 x 10网格,也需要花费很多时间。有没有办法以更好更快的方式做到这一点?

1 个答案:

答案 0 :(得分:0)

以下为我工作:

t=np.linspace(0, np.pi, num=x)
p=np.linspace(-np.pi,np.pi,num=x)
[T,P]=np.meshgrid(t,p)
F_c=0.0
F_s=0.0

for i in xrange(n):
    F_c+=F_c_F_s.F_c(theta[i],phi[i],T,P)
    F_s+=F_c_F_s.F_s(theta[i],phi[i],T,P)
mod_F=(np.log10((np.power(F_c,2)+np.power(F_s,2))))