在python图上标记点之间的距离

Question

我在pts.al中列出了一个点列表，以及将这些点连接成四面体的直线。我正在尝试找到一种添加标签来显示每个点之间的欧式距离的方法。

fig = plt.figure()
ax = fig.gca(projection='3d')

# Plot points
pts = [(a,0,0),(b,0,0),(c1,c2,0),(z1,z2,z3)]
for p in pts:
    ax.scatter(p[0], p[1], p[2], zdir='z', c='r')

# Plot tetrahedron
for a, b in itertools.product(pts, pts):
    x = np.linspace(a[0], b[0], 100)
    y = np.linspace(a[1], b[1], 100)
    z = np.linspace(a[2], b[2], 100)
    ax.plot(x, y, z)

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Answer 1

您可以计算距离，然后使用text显示距离。

在这里它们直接降落在直线上，但是有了3D绘图和投影，很难自动将它们放在更好的位置。还要注意，使用product会产生重复的点，因此我只显示d>0的距离。

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

fig = plt.figure()
ax = fig.gca(projection='3d')

# Plot points
a, b, c1, c2, z1, z2, z3 = 1, 2, 3, 4, 3, 6, 3
pts = [(a,0,0),(b,0,0),(c1,c2,0),(z1,z2,z3)]
for p in pts:
    ax.scatter(p[0], p[1], p[2], zdir='z', c='r')

# Plot tetrahedron
for a, b in itertools.product(pts, pts):
    x = np.linspace(a[0], b[0], 100)
    y = np.linspace(a[1], b[1], 100)
    z = np.linspace(a[2], b[2], 100)
    d = np.sqrt( sum([(a[i]-b[i])**2 for i in (0, 1, 2)]) )
    s = "%.2f" % d
    m = [(a[i]+b[i])/2. for i in (0, 1, 2)]
    ax.plot(x, y, z)
    if d>0:
        ax.text(m[0], m[1], m[2], s)
    print a, b, s

plt.show()