Python 绘制三维强度数据的立方体

我有k个立方体的

（n，n，n）

强度值，我想绘制它们

我认为它们是扩散MRI中的扩散张量，我想把它们想象出来（可能是椭球），然后尝试以某种方式“对齐”。目前，我只是为每个立方体绘制它的n个“切片”

（n，n）

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此任务有python模块吗？

您可以使用mayavi2来完成此任务。由于我没有您的数据的表示形式，我给出了一个最小的工作示例，在下面的网格上有一些随机球体：

import numpy
import mayavi.mlab as mlab

# Create some random data
N = 20
x, y, z = numpy.mgrid[-5:5:20j, -5:5:20j, -5:5:20j]
val = numpy.random.random(z.shape)

# Plot and show in mayavi2
pts = mlab.points3d(x, y, z, val, scale_factor=.5,transparent=True)
mlab.show()

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不清楚“椭球体”的额外信息来自何处。对于每个元组

（x，y，z）

，您可能有一个与之关联的标量值

v

。要在那个点上放置一个椭球体，你还需要四个数据点，两个角度值和长轴和短轴的长度。我认为你的“立方体”是相应扩散张量的三个特征值。你想画一个椭球体，它的半轴长度对应于这三个特征值吗？你想根据哪个标准来对齐这些椭球？每个立方体代表一种组织体素，因此为了在它们之间进行正确的比较，我需要对齐它们。对于每一个立方体，我想我应该计算它的扩散张量，然后沿着主轴旋转。谢谢，它很有效！（使用enthough.mayavi，而不仅仅是mayavi）

enthough.mayavi

和

mayavi

之间的区别在于首先安装

mayavi

库的方式。前者来自热情分布。