查找由不规则数据点定义的卷-python

查找由不规则数据点定义的卷-python,python,numpy,scipy,Python,Numpy,Scipy,我试图使用python查找给定一组数据点(x、y、z)的卷。这些数据点是从实验中采集的样本(因此绘制的曲面可能非常不规则)。我已经解决了如何创建3D绘图,但没有解决如何使用python计算体积的问题 X, Y = np.meshgrid(x, y) Z = griddata(xpts, ypts, zpts, x, y) fig = plt.figure() ax = fig.gca(projection='3d') surf = ax.plot_surface(X

我试图使用python查找给定一组数据点(x、y、z)的卷。这些数据点是从实验中采集的样本(因此绘制的曲面可能非常不规则)。我已经解决了如何创建3D绘图,但没有解决如何使用python计算体积的问题

X, Y = np.meshgrid(x, y)
Z = griddata(xpts, ypts, zpts, x, y)
fig = plt.figure()
ax = fig.gca(projection='3d')               
surf = ax.plot_surface(X, Y, Z,           
                       rstride=5,           
                       cstride=5,           
                       cmap=cm.jet,         
                       linewidth=0,         
                       antialiased=True,
                       vmin=np.nanmin(Z),
                       vmax = np.nanmax(Z))
这里有一个类似的问题,使用python查找不规则曲面下的区域。是否可以对其进行调整以查找音量? 感谢您的帮助。
谢谢。

我会很懒,像黑匣子一样使用ConvxHull:

import scipy.spatial as ss
import numpy as np
npoints = 6
ndimensions = 3
points = np.random.rand(npoints, ndimensions)
hull = ss.ConvexHull(points)
print('volume inside points is: ',hull.volume)
虽然这可能不是CPU优化的,因为ConvexHull计算很多事情


希望这能有所帮助。

首先,你必须定义你试图找到体积的身体,其余的相对简单。例如,如果我给你2D中的分数
0,0
2,0
1,1
1,2
,找到区域的封闭形状是什么?点云的凸包定义良好,几乎所有其他东西都很难“主观”和/或定义不清如果点不精确,为什么不用多项式曲面近似它们,然后通过积分计算体积呢?你链接到的问题已经是曲面和平面之间的体积,而不是面积。那么在这种情况下到底有什么不同呢?在问题中明确说明这一点,并最好将情节添加到问题中,这样你就可以看到你拥有的是哪种表面。完美。谢谢你@Stéphane。python新手,所以这是一个真正的帮助。找到有关计算时间的链接。