2Dプロファイルの座標データが与えられた軸を中心に閉ループのmatplotlibを使用してサーフェスプロットを作成するにはどうすればよいですか？

Question

• IはN行numpyのアレイによって2つの列として記憶され、閉ループを有しています。

• アレイの最後の行は、それが、実際に、閉ループであることを意味し、最初の行と同じです。 （いわば「パイのスライス」、のように）

• 回転の角度の分割数は、問題のプロファイルをXYにプロットされた「angsteps」と呼ばれる変数

• によって設定されるべきで「x軸」の周りを回転する。

あなたがここにプロットされた問題のプロファイルを見つけることができます

• 。 https://i.imgur.com/yJoKIEp.png

私は、コードの不足のために謝るが、プロファイルデータは、私は基本的にそれのためにgithubのページを差し込むへのショートカットを取ることなく、それを生成するコードを投稿することができませんので、多くの相互依存関係を持っています。

曲線データのダウンサンプリング版は、次のようになります。

bulkmat =   [[ 5.2   0.  ] 
    [ 0.381  0.  ] 
    [ 0.381  3.164  ] 
    [ 2.   3.164  ] 
    [ 2.   4.1  ] 
    [ 3.78   4.1  ] 
    [ 3.78   6.477  ] 
    [ 1.898  6.477  ] 
    [ 1.898  7.  ] 
    [ 3.18   7.  ] 
    [ 3.18   9.6  ] 
    [ 1.898  9.6  ] 
    [ 1.898  9.6  ] 
    [ 2.31987929 12.42620027] 
    [ 3.4801454 15.24663923] 
    [ 5.22074074 17.97407407] 
    [ 7.38360768 20.521262 ] 
    [ 9.81068861 22.80096022] 
    [ 12.34392593 24.72592593] 
    [ 14.825262 26.20891632] 
    [ 17.09663923 27.16268861] 
    [ 19.   27.5  ] 
    [ 19.   27.5  ] 
    [ 19.62962963 27.44718793] 
    [ 20.18518519 27.29972565] 
    [ 20.66666667 27.07407407] 
    [ 21.07407407 26.7866941 ] 
    [ 21.40740741 26.45404664] 
    [ 21.66666667 26.09259259] 
    [ 21.85185185 25.71879287] 
    [ 21.96296296 25.34910837] 
    [ 22.   25.  ] 
    [ 22.   25.  ] 
    [ 21.12125862 24.17043472] 
    [ 18.91060645 23.59946824] 
    [ 15.97201646 22.9218107 ] 
    [ 12.84280513 21.85346069] 
    [ 9.96762011 20.14089993] 
    [ 7.67242798 17.51028807] 
    [ 6.13850192 13.61665735] 
    [ 5.37640942 7.99310742] 
    [ 5.2   0.  ]] 

Answer 1

次は、z軸の周囲にプロットされた回転の一例です。入力としていくつかのポイントを取り、それらから必要な2D配列を作成します。素敵な仕事です

import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 
import mpl_toolkits.mplot3d.axes3d as axes3d 

# input xy coordinates 
xy = np.array([[1,0],[2,1],[2,2],[1,1.5],[1,0]]) 
# radial component is x values of input 
r = xy[:,0] 
# angular component is one revolution of 60 steps 
phi = np.linspace(0, 2*np.pi, 60) 
# create grid 
R,Phi = np.meshgrid(r,phi) 
# transform to cartesian coordinates 
X = R*np.cos(Phi) 
Y = R*np.sin(Phi) 
# Z values are y values, repeated 60 times 
Z = np.tile(xy[:,1],len(Y)).reshape(Y.shape) 


fig = plt.figure() 
ax = fig.add_subplot(1, 1, 1, projection='3d') 
ax2 = fig.add_axes([0.05,0.7,0.15,.2]) 
ax2.plot(xy[:,0],xy[:,1], color="k") 

ax.plot_surface(X, Y, Z, alpha=0.5, color='gold', rstride=1, cstride=1) 

plt.show()