Pythonの：すべての最小値以上の球がある</p> <p><a href="https://i.stack.imgur.com/Oxjbx.jpg" rel="nofollow noreferrer"><img src="https://i.stack.imgur.com/Oxjbx.jpg" alt="enter image description here"></a></p> <p>：私は少しこのようなプロットを作成しようとしていますmatplotlibの

Question

に等間隔の球をプロットします。

表面はSIN（X）* SIN（y）をプロットして近似することができる。

import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 

def func(x, y): 
    return np.sin(2*np.pi*x)*np.sin(2*np.pi*y)/3 

fig = plt.figure() 
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') 
x = y = np.arange(-1.0, 1.0, 0.05) 
X, Y = np.meshgrid(x, y) 
zs = np.array([func(x,y) for x,y in zip(np.ravel(X), np.ravel(Y))]) 
Z = zs.reshape(X.shape) 

ax.plot_surface(X, Y, Z, color="grey") 
ax.set_zlim3d(-1,1) 

plt.show() 

Iこれに等間隔球を追加する方法が不明だが。誰も助けることができるだろうか？

Answer 1

。これはmatplotlib 3d FAQにも記載されており、推奨はmayaviを使用することです。たぶん、あなたはどこに問題があるのか​​言及したいと思います

from mayavi import mlab 
import numpy as np 

### SURFACE ''' 
x,y = np.meshgrid(np.linspace(-2.5,2), np.linspace(-2,2)) 
f = lambda x,y: .4*np.sin(2*np.pi*x)*np.sin(2*np.pi*y) 
z=f(x,y) 
mlab.surf(x.T,y.T,z.T, colormap="copper") 

### SPHERES ''' 
px,py = np.meshgrid(np.arange(-2,2)+.25, np.arange(-2,2)+.75) 
px,py = px.flatten(),py.flatten() 
pz = np.ones_like(px)*0.05 
r = np.ones_like(px)*.4 
mlab.points3d(px,py,pz,r, color=(0.9,0.05,.3), scale_factor=1) 


mlab.show() 

Answer 2

（x =整数+0.25、y =整数+0.75）で、またはあなたのパラメタリゼーションで最小の関数を決定する必要があります。次に、球座標を使用して球をパラメータ化することができます（ここで行われているように：python matplotlib: drawing 3D sphere with circumferences）、球をプロットします。良いニュースは、最小値が正しく判定されていることであると球が作成されることを

1）：

は現在、いくつかの良いニュースといくつかの悪いニュースが来ます。下のプロットでは、それらがサーフェスプロットの青い部分の上にあることがわかります（青の部分が実際に最小を示しています）。

2.）悪いニュースは、球が実際に正しくレンダリングされる別の角度を探すのが難しいことです。私はこのむしろ迷惑な行動の解決策を知らないので、あなたが正しい角度を見つけるまで、おそらく周りを遊ばなければならないでしょう。楽しむ！ 1は、必然的に他の人の後ろに隠されたオブジェクトの問題に実行されますmatplotlibのを使用して

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

def func(x, y): 
    return np.sin(2*np.pi*x)*np.sin(2*np.pi*y)/3 

fig = plt.figure() 
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') 
x = y = np.arange(-2.0, 2.0, 0.05) 

# Get the minima of the function. 
minsx1 = np.arange(int(np.amin(x)) + 0.25, int(np.amax(x)) + 0.25 + 1, 1) 
minsy1 = np.arange(int(np.amin(y)) + 0.75, int(np.amax(y)) + 0.75 + 1, 1) 
minsx2 = np.arange(int(np.amin(x)) + 0.75, int(np.amax(x)) + 0.75 + 1, 1) 
minsy2 = np.arange(int(np.amin(y)) + 0.25, int(np.amax(y)) + 0.25 + 1, 1) 

X, Y = np.meshgrid(x, y) 
zs = np.array([func(x,y) for x,y in zip(np.ravel(X), np.ravel(Y))]) 
Z = zs.reshape(X.shape) 

# Color map for better detection of minima (blue) 
ax.plot_surface(X, Y, Z, cmap="viridis") 
ax.set_zlim3d(-1,1) 

# Spherical coordinates 
r = 0.15 
phi = np.linspace(0, 2 * np.pi, 30) 
theta = np.linspace(0, np.pi, 30) 

# Write spherical coordinates in cartesian coordinates. 
x = r * np.outer(np.cos(phi), np.sin(theta)) 
y = r * np.outer(np.sin(phi), np.sin(theta)) 
z = r * np.outer(np.ones(np.size(phi)), np.cos(theta)) 

# Plot the spheres. 
for xp in minsx1: 
    for yp in minsy1: 
     sphere = ax.plot_surface(x+xp, y+yp, z+0.35, color='r') 
for xp in minsx2: 
    for yp in minsy2: 
     sphere = ax.plot_surface(x+xp, y+yp, z+0.35, color='r') 
ax.view_init(elev=90, azim=0) 
plt.savefig('test.png') 
plt.show()