用Python绘制具有颜色强度的立方体

Question

我想知道如何用Python绘制许多多维数据集。对于每个立方体，我都有它的坐标（Xmin，Xmax，Ymin，Ymax，Zmin，Zmax）和它的值，以便根据这个值绘制立方体。其实我真正想画的是体素。

我见过一些库，比如matplotlib、mayavi、OpenGL，但我不知道该使用哪一个库以及如何使用。我认为这并不难，因为立方体是一个简单的正则图形，但我无法找到答案。

由于我必须绘制许多立方体，最好设置范围，而不是表示所有立方体，我知道mayavi有这个选项。

Answer 1

在mayavi中，可以使用mlab.points3d从预定义形状列表中设置字形类型。

points = mlab.points3d(px, py, pz, mode='cube')

这将在立方体中心的每个点绘制立方体。

您也可以绘制字形，然后稍后使用更改源类型

points.glyph.glyph_source.glyph_source = points.glyph.glyph_source.glyph_dict['cube_source']

（您也可以在管道菜单中执行此操作）

scale_factor参数将允许您更改多维数据集大小。

逐体素数据绘制体素是一种不方便的方法，但它可以满足您的要求。

Answer 2

例如，在mayavi中，可以使用mesh绘制立方体的面。

from mayavi import mlab
import numpy as np
def cube_faces(xmin, xmax, ymin, ymax, zmin, zmax):
    faces = []
    x,y = np.mgrid[xmin:xmax:3j,ymin:ymax:3j]
    z = np.ones(y.shape)*zmin
    faces.append((x,y,z))
    x,y = np.mgrid[xmin:xmax:3j,ymin:ymax:3j]
    z = np.ones(y.shape)*zmax
    faces.append((x,y,z))
    x,z = np.mgrid[xmin:xmax:3j,zmin:zmax:3j]
    y = np.ones(z.shape)*ymin
    faces.append((x,y,z))
    x,z = np.mgrid[xmin:xmax:3j,zmin:zmax:3j]
    y = np.ones(z.shape)*ymax
    faces.append((x,y,z))
    y,z = np.mgrid[ymin:ymax:3j,zmin:zmax:3j]
    x = np.ones(z.shape)*xmin
    faces.append((x,y,z))
    y,z = np.mgrid[ymin:ymax:3j,zmin:zmax:3j]
    x = np.ones(z.shape)*xmax
    faces.append((x,y,z))
    return faces
def mlab_plt_cube(xmin,xmax,ymin,ymax,zmin,zmax):
    faces = cube_faces(xmin,xmax,ymin,ymax,zmin,zmax)
    for grid in faces:
        x,y,z = grid
        mlab.mesh(x,y,z,opacity=0.4)
mlab_plt_cube(0,1,0,1,0,1)
mlab.show()

我敢打赌cube_faces函数只有一行。不过，我太累了，这一秒就想不起来了。