如何用mplot3d设置网格的来源？
如何用mplot3d设置网格的来源？
提问于 2018-09-17 22:09:57
按照影像医生中的例子，我使用行进立方体算法生成一个球面网格。我想把单位球壳放在x，y，z网格定义的原点。但是，我不能这样做，因为我不知道如何将x，y，z信息与mpl_toolkits.mplot3d.art3d.Poly3DCollection放在一起。以下是代码：
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d.art3d import Poly3DCollection
from skimage import measure
import numpy as np
x, y, z = np.ogrid[-4:4:20j, -4:4:20j, -4:4:20j]
r = np.sqrt(x ** 2 + y ** 2 + z ** 2)
verts, faces, normals, values = measure.marching_cubes_lewiner(r,level=1)
fig = plt.figure(figsize=(10, 10))
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
mesh = Poly3DCollection(verts[faces])
mesh.set_edgecolor('k')
ax.add_collection3d(mesh)
plt.show()问题是marching_cubes_lewiner函数没有考虑到x,y,z。如何像网格所暗示的那样，将生成的球体居中0,0,0？
回答 1
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发布于 2018-09-17 23:41:23
measure.marching_cubes_lewiner采用网格中各点的索引来计算拓扑结构。它似乎没有一种方法来指定实际的网格，也没有任何偏移。
因此，您可以以所需的方式操作结果verts。也就是说，首先可以乘以网格点之间的差值，有效地缩放输出，然后再添加网格的偏移量。在这种情况下，转换将是newverts = 0.42105 * oldverts - 4。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d.art3d import Poly3DCollection
from skimage import measure
x, y, z = np.ogrid[-4:4:20j, -4:4:20j, -4:4:20j]
r = np.sqrt(x ** 2 + y ** 2 + z ** 2)
verts, faces, normals, values = measure.marching_cubes_lewiner(r, level=1)
verts *= np.array([np.diff(ar.flat)[0] for ar in [x,y,z]])
verts += np.array([x.min(),y.min(),z.min()])
fig = plt.figure(figsize=(10, 10))
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
mesh = Poly3DCollection(verts[faces])
mesh.set_edgecolor('k')
ax.add_collection3d(mesh)
ax.set_xlim(-2, 2)
ax.set_ylim(-2, 2)
ax.set_zlim(-2, 2)
plt.show()
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原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/52376329
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