Python 是否从三维打印中提取绘图仪Matplotlib二维轴？

这就是我的问题所在——我使用一个基于matplotlib的库，它接受2D轴

ax

作为输入，并使用

ax.imshow

，这就假设传递给它的

ax

是2D轴。我想使用此库，但要在三维matplotlib绘图上以z=0在xy平面上绘制其结果

据我所知：

。。。基本上，我必须使用

ax.plot\u surface

在3D中获得与

ax.imshow

等效的效果。然而，这涉及到重写/破解库，因此所有相应的调用都被替换

所以，我试着想出这个简单的例子，看看在3D环境中使用

imshow

可以实现什么：

将numpy导入为np
将matplotlib.pyplot作为plt导入
将matplotlib.cm导入为cm
图=plt.图（）
ax3d=fig.add_子地块（投影=3d'）
x=np.linspace（0,1100）
y=np.sin（x*2*np.pi）/2+0.5
#ax3d.plot（x，y，zs=0，zdir='z'，label='curve in（x，y）'
#2d绘图的语法：
ax3d.plot（x，y，label=（x，y）中的曲线）#
# https://matplotlib.org/stable/gallery/images_contours_and_fields/image_demo.html
增量=0.025
xa=ya=np.arange（0.0，1.0，δ）
Xa，Ya=np.meshgrid（Xa，Ya）
Z1a=np.exp（-Xa**2-Ya**2）
Z2a=np.exp（-（Xa-1）**2-（Ya-1）**2）
Za=（Z1a-Z2a）*2
#imshow导致未实现错误：Axes3D当前仅支持方面参数“auto”。你通过了“平等”考试。
ax3d.set_aspect（'auto'）#没有帮助
im=ax3d.imshow（Za，插值='双线性'，cmap=cm.RdYlGn，
原点='lower'，范围=[0,1,0,1]，
vmax=abs（Za）.max（），vmin=-abs（Za）.max（），
aspect='auto'#使imshow通过并绘制-但图形未连接到三维旋转
)
ax3d.set_xlim（0,1）
ax3d.set_ylim（0,1）
ax3d.set_zlim（0,1）
ax3d.view_init（标高=20，方位=35）
plt.show（）

。。。因此，从语法上讲，它可以被“哄骗”——不幸的是，结果不是3D绘图的“一部分”，因为它不在z=0时的xy平面上，并且它不会像绘图的其余部分那样随3D视图旋转：

所以，我在想-是否有一种方法/a“hack”排序，以便我可以“提取”3D绘图z=0处xy平面的2D Axis matplotlib对象，-然后使用该Axis对象作为输入传递到库，库将照常进行（但其绘图的最终结果将是3D绘图的一部分）？基本上，如以下伪代码所示：

。。。
ax2dxy=ax3d.get_2daxes（'x'，'y'，z=0）#伪
im=ax2dxy.imshow（Za，插值='双线性'，cmap=cm.RdYlGn，
原点='lower'，范围=[0,1,0,1]，
vmax=abs（Za）.max（），vmin=-abs（Za）.max（），
)
...

这个问题的答案不太清楚-而且很可能，从3D轴“提取”可绘制的2D轴并不容易-但在下面的示例中，我尝试了它，但我无法让它做很多事情

然而，我也尝试过在“虚拟”2D轴上绘制2D

imshow

，并将该数据重新用于3D打印表面，似乎效果不错：

将numpy导入为np
导入matplotlib
将matplotlib.pyplot作为plt导入
将matplotlib.cm导入为cm
进口检验
图=plt.图（）
ax3d=fig.add_子地块（投影=3d'）
#~ax3d=图添加_子图（）
x=np.linspace（0,1100）
y=np.sin（x*2*np.pi）/2+0.5
#ax3d.plot（x，y，zs=0，zdir='z'，label='curve in（x，y）'
#2d绘图的语法：
ax3d.plot（x，y，label=（x，y）中的曲线）#
# https://matplotlib.org/stable/gallery/images_contours_and_fields/image_demo.html
增量=0.025
xa=ya=np.arange（0.0，1.0，δ）
Xa，Ya=np.meshgrid（Xa，Ya）
Z1a=np.exp（-Xa**2-Ya**2）
Z2a=np.exp（-（Xa-1）**2-（Ya-1）**2）
Za=（Z1a-Z2a）*2
#打印（inspect.getsourcefile（ax3d.plot3D））35;/mingw64/lib/python3.8/site-packages/mpl_工具包/mplot3d/axes3d.py
#打印（inspect.getsource（ax3d.plot3D））#定义打印！plot3D=绘图
#打印（inspect.getsourcefile（matplotlib.axes.axes））#/mingw64/lib/python3.8/site-packages/matplotlib/axes//u axes.py
#imshow in/mingw64/lib/python3.8/site-packages/matplotlib/axes//u axes.py
打印（ax3d.xaxis，ax3d.yaxis，ax3d._位置）#ax3d._位置为矩形，Bbox（x0=0.125，y0=0.1099999999999，x1=0.9，y1=0.88）
newax=matplotlib.axes.axes（图（0,0,1,1））
打印（新最大位置）#Bbox（x0=0.0，y0=0.0，x1=1.0，y1=1.0）
newax.xaxis=ax3d.xaxis
newax.yaxis=ax3d.yaxis
#imshow导致未实现错误：Axes3D当前仅支持方面参数“auto”。你通过了“平等”考试。
ax3d.set_aspect（'auto'）#没有帮助
#im=ax3d.imshow（Za，插值='双线性'，cmap=cm.RdYlGn，
#原点='lower'，范围=[0,1,0,1]，
#vmax=abs（Za）.max（），vmin=-abs（Za）.max（），
#aspect='auto'#使imshow通过并绘制-但图形未连接到三维旋转
#               )
imB=newax.imshow（Za，插值='双线性'，cmap=cm.RdYlGn，
原点='lower'，范围=[0,1,0,1]，
vmax=abs（Za）.max（），vmin=-abs（Za）.max（），
)#通过，但没有显示任何内容
#imB.axes=ax3d#value错误：无法重置轴。您可能试图在多个不受支持的轴上重复使用艺术家
#~print（newax.images）#[]
#~print（imB.\u A）#有吗
fig.canvas.draw（）#调用创建fig.canvas.renderer
im，l，b，trans=imB.make_image（图canvas.renderer，unsample=True）
#打印（im）
ax3d.set_axis低于（False）
ax3d.plot_曲面（Xa，Ya，np.zero（Xa.shape），rstride=1，cstride=1，facecolors=np.divide（im，255.0），shade=False，zorder=-100）
#ax3d.grid（True，哪个='major'）
ax3d.set_xlim（0,1）
ax3d.set_ylim（0,1）
ax3d.set_zlim（0,1）
ax3d.view_init（标高=20，方位=35）
plt.show（）

上述代码生成：

。。。看起来不错

现在我只希望我知道如何控制z阶（下面是plot_曲面，上面是网格线和正弦曲线）-