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高效绘制多个球体

3d matplotlib performance python

Nico Schlömer David Maze · 技术社区 · 7 年前

我需要在一张图片中绘制许多大小球体。下面的代码可以运行,但运行时间非常长。

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

fig = plt.figure()
ax = fig.gca(projection='3d')
ax.set_aspect('equal')

u = numpy.linspace(0, 2*numpy.pi, 100)
v = numpy.linspace(0, numpy.pi, 100)
x = numpy.outer(numpy.cos(u), numpy.sin(v))
y = numpy.outer(numpy.sin(u), numpy.sin(v))
z = numpy.outer(numpy.ones(numpy.size(u)), numpy.cos(v))

for k in range(200):
    c = numpy.random.rand(3)
    r = numpy.random.rand(1)
    ax.plot_surface(
        r*x + c[0], r*y + c[1], r*z + c[2],
        color='#1f77b4',
        alpha=0.5,
        linewidth=0
        )

plt.show()

1 回复 | 直到 7 年前

ImportanceOfBeingErnest 7 年前

不,没有“球体艺术家”这样的东西。即使有,也不会花更少的时间来绘制它。

u = numpy.linspace(0, 2*numpy.pi, 12)
v = numpy.linspace(0, numpy.pi, 7)

not actually been designed for it ; 和使用 Mayavi 相反上面在mayavi的图片看起来像

from mayavi import mlab
import numpy as np

[phi,theta] = np.mgrid[0:2*np.pi:12j,0:np.pi:12j]
x = np.cos(phi)*np.sin(theta)
y = np.sin(phi)*np.sin(theta)
z = np.cos(theta)

def plot_sphere(p):
    r,a,b,c = p
    return mlab.mesh(r*x+a, r*y+b, r*z+c)  


for k in range(200):
    c = np.random.rand(4)
    c[0] /= 10.
    plot_sphere(c)

mlab.show()

虽然计算需要相似的时间,但在Mayavi中交互缩放或平移要快得多。

points3d

from mayavi import mlab
import numpy as np

c = np.random.rand(200,3)
r = np.random.rand(200)/10.

mlab.points3d(c[:,0],c[:,1],c[:,2],r)

mlab.show()

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