在Matplotlib三维散点图

时间:2017-02-18 15:08:47

标签: python numpy matplotlib 3d geometry

我在3d立方体内有一组点。我希望在2d中根据观察者的位置对这些点进行视觉投影。到目前为止,我一直试图在3d中绘制我的点并设置高程和方位角,这样我就可以在侧面查看立方体。

这是一个简单的例子,但我需要能够为观察者的任何(x,y,z)位置推广我的代码。这是我到目前为止所尝试的内容:

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

coord = np.random.uniform(2.,4., (10000,3)) # cube points

los = np.array([10.,3.,3])  #observer position ( looking at side of cube)

center = np.array([3.,3.,3.]) #cube center

def elev(los, target):
    diff = target - los
    cosel = np.sum(los*diff)/np.sqrt(np.sum(los**2.) *  np.sum(diff**2.))
    el = np.degrees(np.arccos(cosel))
    return el

def azi(los, target):
    diff = target - los
    cosazi = (-los[2]*los[0]*diff[0] - los[2]*los[1]*diff[1] + \\
(los[0]**2.+los[1]**2)*diff[2]) / np.sqrt((los[0]**2.+los[1]**2.)* \\
(los[0]**2.+los[1]**2.+los[2]**2)*(diff[0]**2.+diff[1]**2.+diff[2]**2)) 
    sinazi = (-los[2]*diff[0] + los[0]*diff[1]) /  \\
np.sqrt((los[0]**2.+los[1]**2.)*(diff[0]**2.+diff[1]**2.+diff[2]**2.))
    tanazi = sinazi/cosazi
    azi = np.degrees(np.arctan(tanazi))
    return azi

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
ax.scatter(coord[:,0], coord[:,1], coord[:,2], edgecolor = "none", alpha = 0.3)

ax.view_init(elev=elev(los, center), azim=azi(los,center))
plt.show()

我应该看到一个完美的正方形,但我得到的观点是一个角度。出了什么问题?

我从这里借用了高程和方位角公式:https://gis.stackexchange.com/questions/58923/calculate-view-angle

1 个答案:

答案 0 :(得分:0)

问题是matplotlib中的高程和方位角是相对于轴原点而不是绘制对象的中心。然后有必要将对象的坐标转换为原点,并相对于对象转换视点。

然后通过将观察者位置转换为球面极坐标https://en.wikipedia.org/wiki/Spherical_coordinate_system

,很容易获得方位角和仰角

注意:高程θ是从参考平面测量的,所以theta = arcsin(z / r)(而不是arccos)。需要根据观察者所在的象限来校正方位角。