Python 如何在3d中可视化函数值？

假设我有一个函数，它将3个坐标

（x，y，z）

映射到某个实数

如何将函数值可视化到球体等曲面上

理想情况下，我会将函数的值映射到颜色，然后相应地为球体着色

以下是生成球体的代码：

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

%matplotlib inline

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

u = np.linspace(0, 2 * np.pi, 250)
v = np.linspace(0, np.pi, 250)

x =  np.outer(np.cos(u), np.sin(v))
y =  np.outer(np.sin(u), np.sin(v))
z =  np.outer(np.ones(np.size(u)), np.cos(v))
ax.plot_surface(x, y, z, color="w")

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如何根据某个函数编辑代码以给其上色

F（x，y，z）

曲面图的文档列出了选项

facecolors

。有一个示例可以在两种颜色之间交替，但可以传递任何matplotlib颜色，包括和RGB值数组

您需要自己进行从x、y、z到F（x、y、z）到“颜色”的映射，然后将F转换为RGB值

facecolors = plt.cm.Red(F(x,y,z))

应该这样做

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请参见：

Matplotlib允许使用

facecolor

参数来

plot\u曲面

设置曲面中每个多边形的颜色。参数需要与输入数组具有相同的形状，并且必须由有效的颜色组成。获得这些颜色的一种方法是彩色贴图

有关详细信息，请参见

下面是一个工作示例代码

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


u = np.linspace(0, 2 * np.pi, 180)
v = np.linspace(0, np.pi, 90)

x =  np.outer(np.cos(u), np.sin(v))
y =  np.outer(np.sin(u), np.sin(v))
z =  np.outer(np.ones(np.size(u)), np.cos(v))

F = np.sin(x)*y + z
F = (F-F.min())/(F-F.min()).max()
#Set colours and render
fig = plt.figure(figsize=(8, 8))
fig.subplots_adjust(top=1, bottom=0, left=0, right=1)
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
#use facecolors argument, provide array of same shape as z
# cm.<cmapname>() allows to get rgba color from array.
# array must be normalized between 0 and 1
ax.plot_surface(
    x,y,z,  rstride=1, cstride=1, facecolors=cm.jet(F), alpha=0.9, linewidth=0.9) 
ax.set_xlim([-1,1])
ax.set_ylim([-1,1])
ax.set_zlim([-1,1])
ax.set_aspect("equal")

plt.savefig(__file__+".png")
plt.show()

导入matplotlib.pyplot作为plt
从matplotlib导入cm
从mpl_toolkits.mplot3d导入Axes3D
将numpy作为np导入
u=np.linspace（0,2*np.pi，180）
v=np.linspace（0，np.pi，90）
x=np.外部（np.cos（u），np.sin（v））
y=np.外部（np.sin（u），np.sin（v））
z=np.外部（np.尺寸（u）），np.外壳（v））
F=np.sin（x）*y+z
F=（F-F.min（））/（F-F.min（））.max（）
#设置颜色和渲染
图=plt.图（图尺寸=（8,8））
图子批次调整（顶部=1，底部=0，左侧=0，右侧=1）
ax=图添加_子图（111，投影='3d'）
#使用facecolors参数，提供与z形状相同的数组
#cm。（）允许从数组中获取rgba颜色。
#数组必须在0和1之间规格化
ax.plot_曲面(
x、 y，z，rstride=1，cstride=1，facecolors=cm.jet（F），α=0.9，线宽=0.9）
ax.set_xlim（[-1,1]）
ax.set_ylim（[-1,1]）
ax.set_zlim（[-1,1]）
ax.设置相位（“相等”）
plt.savefig（_文件__+“.png”）
plt.show（）

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你有一个你想要的可视化的例子吗？@Gradipicus你看过matplotlib上的这个例子吗？@sacha cs这不是提问者想要的。他希望颜色根据某个函数

F（x，y，z）

来确定，而不是像示例中那样，仅作为

z

的函数。然而，这适用于每x，y只有一个z值的半球，这使得颜色映射非常容易。