Mayavi替代科学3d绘图

Question

在没有令人满意的第一个答案和无法解释的downvote之后

编辑：

我需要绘制一个以 3D网格结构化的标量字段，如下所示：

import numpy as np
from mayavi import mlab

dt = 10
X,Y,Z = np.mgrid[0:dt,0:dt,0:dt]

F = X**2+Y**2+Z**2

test = mlab.figure(size = (1024,768), bgcolor = (1,1,1), fgcolor = (0, 0, 0))
sf = mlab.pipeline.scalar_field(X,Y,Z,F)
vl = mlab.pipeline.volume(sf)
mlab.outline()
mlab.axes()
mlab.title('Can not change font size for this title')
mlab.xlabel('Only end ticks')
mlab.ylabel('No major ticks')

我想在Python中这样做，因为我用这种语言模拟了许多数据集，我希望能够在我的模拟参数中执行敏感时快速可视化它们。

Mayavi似乎为科学3D绘图提供了非常标准的例程。但是，当在出版物中传达这些图时，非常基本的绘图自定义不可用，例如轴中的主要和次要刻度。此外，支持的那些非常基本的功能甚至无法正常使用（例如，请参阅字体大小bug和here中的示例）。

在Python中是否有任何体面且易于使用的科学 3D 绘图库？我试过学习vtk，但网站示例似乎已过时（例如volume rendering无法运行的示例，我尝试编辑多行代码以使其无法运行）而其他人似乎同意文档缺乏

通过体面的科学绘图库，我的意思是：

• 允许自定义轴，标签，标题等字体。
• 可以编辑轴间距（至少有主刻度线）。
• 可以添加颜色栏
• 有文件。

提前致谢！

Answer 1

如果你还没有这样做，你应该尝试使用matplotlib。使用>>> df2[~df2.C.isin(df1.C)] C a b 2 f 3 6 和meshgrid或contour（您可以轻松地在网上找到脚本）来绘制结构化网格上的数据并不困难。甚至可以在非结构化网格上绘图（请查看：https://grantingram.wordpress.com/plotting-2d-unstructured-data-using-free-software/）

它有你的特点，体面的＆＃34;科学绘图库。

编辑： 当你说'3D＆＃39;绘图，我假设你想要一个2变量函数的图，所以它的图是3D。

但是，如果您有数据取决于3个空间变量，我假设您希望能够显示切割平面等。然后我建议您将数据输出到文件并使用适当的可视化包，例如ParaView（使用VTK）或TecPlot（非自由）。您可以通过脚本自动化可视化管道（我相信ParaView支持Python脚本）。