Python 使用matplotlib仅打印三维地物的一部分

我在使用python的matplotlib绘制3d图形时遇到了一个问题。使用下面的python函数，我得到了这个图：

在这里，

X

，

Y

是网状网格，

Z

和

Z

是

X

和

Y

的函数

C

表示表面颜色

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

def plot(X, Y, Z, Z_, C):
   fig = plt.figure()
   ax = fig.gca(projection='3d')
   surf = ax.plot_surface(
           X, Y, Z, rstride=1, cstride=1,
           facecolors=cm.jet(C),
           linewidth=0, antialiased=False, shade=False)
   surf_ = ax.plot_surface(
           X, Y, Z_, rstride=1, cstride=1,
           facecolors=cm.jet(C),
          linewidth=0, antialiased=False, shade=False)                    
   ax.view_init(elev=7,azim=45)
   plt.show()

但是现在我想水平切割这个图形，只剩下z在-1和2之间的部分

我想要用gnuplot绘制的是：

---

我试过

ax.set\u zlim3d

和

ax.set\u zlim

，但它们都没有给我想要的数字。有人知道如何使用python吗？

你那里有漂亮的圆锥交点：）

应该通过将要忽略的

Z

数据设置为

NaN

来实现您的尝试。以石墨烯的紧密结合带结构为例：

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

# generate dummy data (graphene tight binding band structure)
kvec = np.linspace(-np.pi,np.pi,101)
kx,ky = np.meshgrid(kvec,kvec)
E = np.sqrt(1+4*np.cos(3*kx/2)*np.cos(np.sqrt(3)/2*ky) + 4*np.cos(np.sqrt(3)/2*ky)**2)

# plot full dataset
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
ax.plot_surface(kx,ky,E,cmap='viridis',vmin=-E.max(),vmax=E.max(),rstride=1,cstride=1)
ax.plot_surface(kx,ky,-E,cmap='viridis',vmin=-E.max(),vmax=E.max(),rstride=1,cstride=1)



# focus on Dirac cones
Elim = 1  #threshold
E[E>Elim] = np.nan

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
#ax.plot_surface(kx2,ky2,E2,cmap='viridis',vmin=-Elim,vmax=Elim)
#ax.plot_surface(kx2,ky2,-E2,cmap='viridis',vmin=-Elim,vmax=Elim)
ax.plot_surface(kx,ky,E,cmap='viridis',rstride=1,cstride=1,vmin=-Elim,vmax=Elim)
ax.plot_surface(kx,ky,-E,cmap='viridis',rstride=1,cstride=1,vmin=-Elim,vmax=Elim)

plt.show()

结果如下所示：

不幸的是，第二种情况的渲染存在问题：在后一种情况下，数据的表面深度顺序混乱：背景中的圆锥体在前面的圆锥体之前渲染（在交互式绘图中，这更清晰）。问题是孔比实际数据多，并且数据没有连接，这会混淆

plot\u surface

的渲染器。Matplotlib有一个2d渲染器，所以3d可视化有点麻烦。这意味着，对于复杂的重叠曲面，您通常会得到渲染瑕疵（特别是，两个简单连接的曲面要么完全在后面，要么完全在前面）

我们可以通过做更多的工作来绕过渲染错误：不使用

nan

s将数据保存在单个曲面中，而是在我们不感兴趣的地方将曲面着色为不可见。由于我们正在绘制的曲面现在包括整个原始曲面，因此我们必须手动设置

zlim

，以便关注我们感兴趣的区域。对于上述示例：

从matplotlib.cm导入获取cmap
#手动创建颜色映射
Elim=1#阈值
cmap=get_cmap（'viridis'））
颜色_top=cmap（（E+Elim）/2/Elim）#列出的颜色映射，将E从[-Elim，Elim]映射到[0.0，1.0]进行颜色映射
颜色=cmap（（-E+Elim）/2/Elim）#与-E分支相同
颜色顶部[E>Elim，-1]=0#将外围面设置为不可见（100%透明）
颜色\u bott[-E<-Elim，-1]=0
#实际上，你会有这样的东西：
#zmin，zmax=-1,1#切割_单输入曲面的位置（x，y，z）
#cmap=get_cmap（'viridis'））
#颜色=cmap（（z-zmin）/（zmax-zmin））
#颜色[（zzmax），-1]=0
#然后绘制曲面（x、y、z，面颜色=颜色，…）
#或者，对于具有X、Y、Z和C的特定情况：
#颜色=获取cmap（“绿色”）（C）
#颜色[（zzmax），-1]=0
#然后绘制曲面（x、y、z，面颜色=颜色，…）
图=plt.图（）
ax=图添加_子图（111，投影='3d'）
#将映射的颜色作为facecolors关键字arg传递
s1=最大绘图曲面（kx、ky、E、面颜色=顶部颜色，rstride=1，cstride=1）
s2=最大绘图曲面（kx，ky，-E，面颜色=颜色，rstride=1，cstride=1）
#但现在我们需要手动隐藏曲面的不可见部分：
ax.set_zlim（-Elim，Elim）
plt.show（）

以下是输出：

---

请注意，它看起来与前面的图有点不同，因为三年过去了，当前版本的matplotlib（3.0.2）具有非常不同（而且更漂亮）的默认样式。特别是，边现在在曲面打印中是透明的。但主要的一点是，渲染错误消失了，如果在交互式绘图中开始旋转曲面，这一点很明显。

我的第二个最佳猜测是，

plot\u trisurf

也会产生此伪影（如果我将不必要的值设置为

NaN

），或者在阈值级别绘制丑陋的水平线（如果我只是将所需的值提取到新的向量中，没有任何

NaN

s）。@jjj是的，很简单。如果你只是想更改颜色，没有任何东西可以阻止你传递

vmin=F.min（）、vmax=F.max（）

或其他东西。如果你想在这些值之外隐藏曲面，你需要更改

E[E>Elim]=np.nan

到类似于

E[（是的，
np.nan
s做到了，谢谢！再次+1，但已经做到了：）@JJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJJ（即100%透明），不接触其他颜色。（渲染错误的原因是使用
nan
s将提供显式不相交的曲面，并且单独的曲面彼此渲染错误。使用不可见面片愚弄渲染器，将这些部分作为一个大曲面处理，渲染正确。）我不认为这与你有什么关系，只是为了安全起见：我更新了答案，告诉你如何通过更多的工作绕过渲染错误。