在Python中创建3D矩阵的2D投影

简短版本：我有一个NxNxN矩阵，其中有不同的值。我想创建它的2D投影正是这样看：（！太3D如果可能的话）http://tinyurl.com/bellfkn 在Python中创建3D矩阵的2D投影

长版：我已经作出维NxNxN与下面的循环密度矩阵：

ndim = 512 
massmat = np.zeros((ndim,ndim,ndim)) 
for i in range(0,npoints): 
     massmat[int(x1[i]),int(y1[i]),int(z1[i])] = massmat[int(x1[i]),int(y1[i]),int(z1[i])] + mpart 

densemat = massmat/volumeofcell

massmat是一个numpy数组。

所以基本上我现在有一个NxNxN矩阵，其中某些单元包含在这种情况下的密度（单位为g/cm^3）。有没有办法将其转化为二维投影 - 密度的侧视图显示密集的区域和密度较小的区域？

在Matlab中我只想做：

imageArray2Dmesh = mean(densemat, 3); 
figure 
sc(imageArray2Dmesh, 'pink')

，它给了我一个密度投影 - 我想要做相同的，但在Python。有没有办法在3D投影中查看整个NxNxN矩阵？就像链接，但在3D中。那太好了。

来源

2012-11-23 Griff

是massmat一个numpy的阵列？ – DaveP

是massmat = np.zeros（（ndim，ndim，ndim））。我添加了一个编辑。 – Griff

您可以使用一个非常类似的代码在numpy的和matplotlib：

import numpy as np 
import pylab as plt 

imageArray2Dmesh = np.mean(mesh_reshape, axis=2); 
plt.figure() 
plt.pcolor(imageArray2Dmesh, cmap = ,cmap=plt.cm.pink) 
plt.colorbar() 
plt.show()

你有一对夫妇更多的命令，但是这仅仅是由于MATLAB和matplotlib（提示为grafics不同的方法：在从长远来看，matplotlib的方式更好）

如果你想从另一个方向的项目只是改变轴参数（请记住，Python的索引从0而不是从1像MATLAB一样）。

对于从一般方向的投影......好吧，这是相当困难的。顺便说一下，如果您需要查看一些3D数据，我强烈建议您减少一些时间来探索mayavi。它仍然是一个Python库，它是真正强大的3D成像：

http://docs.enthought.com/mayavi/mayavi/auto/examples.html

来源

2012-11-23 01:31:17 EnricoGiampieri

非常感谢。我也会检查mayavi。虽然，我提供的链接的colormap是什么？在哪里可以看到不同的颜色映射？我想Google是我的朋友。 – Griff

是的，谷歌是一个很好的朋友，但我不是一个虐心者:)这是我喜欢探索各种颜色地图的人 http://dept.astro.lsa.umich.edu/~msshin/science/code/matplotlib_cm/ 当然，你甚至可以创建自己的，但我想这不是问题的主题 – EnricoGiampieri

官方列表是这一个，你可以运行代码，看看你自己的系统中的哪一个 http：///www.scipy.org/Cookbook/Matplotlib/Show_colormaps – EnricoGiampieri

在Python中创建3D矩阵的2D投影

回答

相关问题