Python 向量场的研究

我有一个6列的输入数据，其中前三列是位置x，y，z，其余是向量场的向量分量。我只能用python（x，y，z，px，py，pz）中的mayavi库的quiver3d创建一个三维图形，创建6个numpy数组x，y，z，px，py，pz来可视化它

通过任何方式获得一个3D图形都是很好的，我可以在其中插入剖切面来显示包含在其中的向量，或者在其中可以看到彩色地图的平面来帮助我理解它的行为。有什么帮助吗

以下是输入：

下面是我使用quiver3d函数实现可视化的代码。 将numpy作为np导入 将mayavi.mlab导入为mlab

data = np.loadtxt("vectorfield.dat", dtype = float)
dataTranspuesta=data.T
x=dataTranspuesta[0]
y=dataTranspuesta[1]
z=dataTranspuesta[2]
px=dataTranspuesta[3]
py=dataTranspuesta[4]
pz=dataTranspuesta[5]

mlab.quiver3d(x, y, z, px, py, pz, line_width=0.7 ,scale_mode="vector" ,scale_factor=0.0045,mask_points=7 ,mode="arrow", colormap="seismic" )
mlab.show()

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使用mayavi的管道组织一切更容易。它们与使用mlab绘图功能基本相同，但以管道方式组织可视化任务

Pfld = mlab.pipeline.vector_field(x, y, z, px, py, pz)
Quiver = mlab.pipeline.vectors(Pfld)
Pcut = mlab.pipeline.vector_cut_plane(Quiver, plane_orientation='x_axes')

您还可以为向量的幅值绘制等值面轮廓

Pmag = mlab.pipeline.extract_vector_norm(Pfld)
Piso = mlab.pipeline.iso_surface(Pmag)

标量场的平面切割可以通过

mlab.pipeline.scalar\u cut\u plane（Pmag）

或

mlab.pipeline.image\u plane\u widget（Pmag）

有关允许的参数、装饰等的更多详细信息，请参阅

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