NumPy-arrayで3D画像をプロットする

Question

NumPy配列にデータファイルがあり、3D画像を表示したいと思います。私が見ることができるどのようにサイズの2次元画像を（100、100）を表示することができる場合、これは、z = 0

import numpy as np 
from matplotlib import pyplot as plt 
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D 
X, Y, Z = np.mgrid[-10:10:100j, -10:10:100j, -10:10:100j] 
T = np.sin(X*Y*Z)/(X*Y*Z) 
T=T[:,:,0] 
im = plt.imshow(T, cmap='hot') 
plt.colorbar(im, orientation='vertical') 
plt.show() 

でxy平面にスライスされ、一例を共有してい形状（100,100,100）のデータTの3D画像？

Answer 1

私は主な問題は、各点について4つの情報を持っていると思うので、実際には4次元オブジェクトにinteresstedしています。これをプロットすることは常に困難です（不可能かもしれません）。 、私はX、Y、Zが、唯一のもののすべての組み合わせでinteresstedないよどこz = f(x,y)

あなたの変更：あなたが質問を変更

1. ：私は、次のソリューションのいずれかを示唆しますあなたは100レベルのzを必要としないが、おそらく5の場合は、あなたがすでに持っているプロットのうちの5つを作成するだけで、プロットの精度が少し向上します。あなたが最初の方法を使用したい場合には

、その後、いくつかのサブメソッドがあります。

A.は、2次元の表面f(x,y)=zをプロットし、T B.使用して使用される任意の技術を、それを色付け詳細は、hereを参照してください。

z=x^2+y^2収率で（私は最善の解決策だと思う）法1.Aによって与えられたプロット：

私はこのプログラムの開発を使用：

import numpy as np 
from matplotlib import pyplot as plt 
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D 
import matplotlib as mpl 
X, Y = np.mgrid[-10:10:100j, -10:10:100j] 
Z = (X**2+Y**2)/10 #definition of f 
T = np.sin(X*Y*Z) 
norm = mpl.colors.Normalize(vmin=np.amin(T), vmax=np.amax(T)) 
T = mpl.cm.hot(T) #change T to colors 
fig = plt.figure() 
ax = fig.gca(projection='3d') 
surf = ax.plot_surface(X, Y, Z, facecolors=T, linewidth=0, 
     cstride = 1, rstride = 1) 
plt.show() 

は、第二の方法は次のようになります：：コード付き

norm = mpl.colors.Normalize(vmin=-1, vmax=1) 
X, Y= np.mgrid[-10:10:101j, -10:10:101j] 
fig = plt.figure() 
ax = fig.gca(projection='3d') 
for i in np.linspace(-1,1,5): 
    Z = np.zeros(X.shape)+i 
    T = np.sin(X*Y*Z) 
    T = mpl.cm.hot(T) 
    ax.plot_surface(X, Y, Z, facecolors=T, linewidth=0, alpha = 0.5, cstride 
     = 10, rstride = 10) 

plt.show() 

注：X*Y*Zで割るので、私はT = sin(X*Y*Z)に機能を変更あなたは0

Answer 2

に非常に近い2数を分割ように私は私の質問の解決策を持っている、機能のふるまいが悪いなります。 NumPyデータがあれば、それらをTVTK ImageDataに変換して、mlab形式Mayaviの助けを借りて可視化が可能です。コードとその3Dビジュアライゼーションが他のランダムに生成されたデータ

from numpy import random 
data = random.random((20, 20, 20)) 

については、次の

from tvtk.api import tvtk 
import numpy as np 
from mayavi import mlab 
X, Y, Z = np.mgrid[-10:10:100j, -10:10:100j, -10:10:100j] 
data = np.sin(X*Y*Z)/(X*Y*Z) 
i = tvtk.ImageData(spacing=(1, 1, 1), origin=(0, 0, 0)) 
i.point_data.scalars = data.ravel() 
i.point_data.scalars.name = 'scalars' 
i.dimensions = data.shape 
mlab.pipeline.surface(i) 
mlab.colorbar(orientation='vertical') 
mlab.show() 

ある可視化が