Question

我正在尝试构建一个使用mlab iso_surface模块的简单Mayavi脚本应用程序。

然而，当我运行我的应用程序时，它会抛出两个窗口，一个显示我的mayavi iso_surface图，另一个显示空白的“编辑属性”窗口。似乎mayavi场景未在“编辑属性”窗口的指定视图布局中显示。

所以我的问题是：为什么mayavi iso_surface场景没有出现在视图布局中，我如何在那里得到它？

下面粘贴了一个显示此行为的简单测试脚本。我在Windows 10系统上使用Canopy版本：2.1.1.3504（64位），python 3.5.2。

[注意：我修改了原来的问题以包含其他问题。如何使用Range对象（mult_s）的输入更新's'数据？我在下面做了这个，但没有成功。它引发了：TraitError: Cannot set the undefined 's' attribute of a 'ArraySource' object.]

class Isoplot1(HasTraits):
    scene = Instance(MlabSceneModel, ())
    mult_s = Range(1, 5, 1)

    @on_trait_change('scene.activated')
    def _setup(self):
        # Create x, y, z, s data
        L = 10.
        x, y, z = np.mgrid[-L:L:101j, -L:L:101j, -L:L:101j]
        self.s0 = np.sqrt(4 * x ** 2 + 2 * y ** 2 + z ** 2)        

        # create the data pipeline
        self.src1 = mlab.pipeline.scalar_field(x, y, z, self.s0)

        # Create the plot
        self.plot1 = self.scene.mlab.pipeline.iso_surface(
            self.src1, contours=[5, ], opacity=0.5, color=(1, 1, 0)
        )

    @on_trait_change('mult_s')
    def change_s(self):
        self.src1.set(s=self.s0 * self.mult_s)

    # Set the layout
    view = View(Item('scene', 
                     editor=SceneEditor(scene_class=MayaviScene),
                     height=400, width=600, show_label=False),
                HGroup('mult_s',),
                resizable=True
                )

isoplot1 = Isoplot1()
isoplot1.configure_traits()

Answer 1

如果您使用self.scene.mlab.pipeline.scalar_field代替mlab.pipeline.scalar_field，则不应发生这种情况。

通常，您应该避免在初始化程序中创建任何可视化。相反，您应该在scene.activated事件被触发时始终设置场景。为了安全地使用原始mlab，您应该按如下方式重写代码。

from mayavi import mlab
from traits.api import HasTraits, Instance, on_trait_change
from traitsui.api import View, Item
from mayavi.core.ui.api import MayaviScene, SceneEditor, MlabSceneModel
import numpy as np

class Isoplot1(HasTraits):
    scene = Instance(MlabSceneModel, ())

    @on_trait_change('scene.activated')
    def _setup(self):
        # Create x, y, z, s data
        L = 10.
        x, y, z = np.mgrid[-L:L:101j, -L:L:101j, -L:L:101j]
        s = np.sqrt(4 * x ** 2 + 2 * y ** 2 + z ** 2)

        # create the data pipeline
        self.src1 = mlab.pipeline.scalar_field(x, y, z, s)

        # Create the plot
        self.plot1 = self.scene.mlab.pipeline.iso_surface(
            self.src1, contours=[5, ], opacity=0.5, color=(1, 1, 0)
        )

    # Set the layout
    view = View(Item('scene', 
                     editor=SceneEditor(scene_class=MayaviScene),
                     height=400, width=600, show_label=False),
                resizable=True
                )

isoplot1 = Isoplot1()
isoplot1.configure_traits()

您可能已经知道这一点，但万一您还可以查看文档中的其他mayavi interactive examples。

如何在Mayavi应用程序中使用mlab iso_surface模块

1 个答案: