基于Python绘制3D立体爱心图案的示例详解

目录
  • 原理
  • 点画法(实心)
    • 代码
    • 运行效果
  • 点画法(空心)
    • 代码
    • 运行效果
  • 折线画法 (线团)
    • 代码
    • 运行效果
  • 等高线画法(线框)
    • 代码
    • 运行效果

原理

1.使用python中的mtplotlib库。

2.立体爱心面公式

点画法(实心)

代码

import matplotlib.pyplot as plt #导入绘图模块
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D #3d绘图模块
import numpy as np #导入数值计算拓展模块

#start generating points
x_lim=np.linspace(-10,10,150)
y_lim=np.linspace(-10,10,150)
z_lim=np.linspace(-10,10,150)
X_points=[] #用来存放绘图点X坐标
Y_points=[] #用来存放绘图点Y坐标
Z_points=[] #用来存放绘图点Z坐标
for x in x_lim:
    for y in y_lim:
        for z in z_lim:
            if (x**2+(9/4)*y**2+z**2-1)**3-(9/80)*y**2*z**3-x**2*z**3<=0:
                X_points.append(x)
                Y_points.append(y)
                Z_points.append(z)

plt.style.use('seaborn')
fig=plt.figure()
ax=fig.add_subplot(111,projection='3d')
ax.scatter(X_points,Y_points,Z_points,color="red")
plt.show()

运行效果

这个画法侧面看起来很无语。

点画法(空心)

代码

import matplotlib.pyplot as plt #导入绘图模块
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D #3d绘图模块
import numpy as np #导入数值计算拓展模块

#start generating points
x_lim=np.linspace(-10,10,200)
y_lim=np.linspace(-10,10,200)
z_lim=np.linspace(-10,10,200)
X_points=[] #用来存放绘图点X坐标
Y_points=[] #用来存放绘图点Y坐标
Z_tmp=[]
Z_points=[] #用来存放绘图点Z坐标
for y in y_lim:
    for x in x_lim:
        for z in z_lim:
            k=(x**2+(9/4)*y**2+z**2-1)**3-(9/80)*y**2*z**3-x**2*z**3
            if k<=0 :
                Z_tmp.append(z)
                if y<=-0.55 or y>=0.55:
                    X_points.append(x)
                    Y_points.append(y)
                    Z_points.append(z)
        if Z_tmp:
            X_points.append(x)
            Y_points.append(y)
            Z_points.append(max(Z_tmp))
            X_points.append(x)
            Y_points.append(y)
            Z_points.append(min(Z_tmp))
            Z_tmp.clear()

plt.style.use('seaborn')
fig=plt.figure()
ax=fig.add_subplot(111,projection='3d')
ax.set_zlim(-1, 1)
ax.set_xlim(-1, 1)
ax.set_ylim(-1, 1)
ax.scatter(X_points,Y_points,Z_points)

plt.show()

运行效果

折线画法 (线团)

代码

import matplotlib.pyplot as plt #导入绘图模块
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D #3d绘图模块
import numpy as np #导入数值计算拓展模块

#start generating points
x_lim=np.linspace(-10,10,150)
y_lim=np.linspace(-10,10,150)
z_lim=np.linspace(-10,10,150)
X_points=[] #用来存放绘图点X坐标
Y_points=[] #用来存放绘图点Y坐标
Z_tmp=[]
Z_points=[] #用来存放绘图点Z坐标
for y in y_lim:
    for x in x_lim:
        for z in z_lim:
            k=(x**2+(9/4)*y**2+z**2-1)**3-(9/80)*y**2*z**3-x**2*z**3
            if k<=0 :
                Z_tmp.append(z)
                if y<=-0.55 or y>=0.55:
                    X_points.append(x)
                    Y_points.append(y)
                    Z_points.append(z)
        if Z_tmp:
            X_points.append(x)
            Y_points.append(y)
            Z_points.append(max(Z_tmp))
            X_points.append(x)
            Y_points.append(y)
            Z_points.append(min(Z_tmp))
            Z_tmp.clear()

plt.style.use('seaborn')
fig=plt.figure()
ax=fig.add_subplot(111,projection='3d')
ax.set_zlim(-1, 1)
ax.set_xlim(-1, 1)
ax.set_ylim(-1, 1)
ax.plot(X_points,Y_points,Z_points)

plt.show()

运行效果

等高线画法(线框)

代码

from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
from matplotlib import cm
from matplotlib.ticker import LinearLocator, FormatStrFormatter
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

def heart_3d(x, y, z):
    return (x**2+(9/4)*y**2+z**2-1)**3-x**2*z**3-(9/80)*y**2*z**3

def plot_implicit(fn, bbox=(-1.5, 1.5)):
    xmin, xmax, ymin, ymax, zmin, zmax = bbox*3
    fig = plt.figure()
    ax = fig.add_subplot(projection='3d')
    A = np.linspace(xmin, xmax, 100)  # resolution of the contour
    B = np.linspace(xmin, xmax, 10)  # number of slices
    A1, A2 = np.meshgrid(A, A)  # grid on which the contour is plotted

    for z in B:  # plot contours in the XY plane
        X, Y = A1, A2
        Z = fn(X, Y, z)
        cset = ax.contour(X, Y, Z+z, [z], zdir='z', colors=('r',))

    for y in B:  # plot contours in the XZ plane
        X, Z = A1, A2
        Y = fn(X, y, Z)
        cset = ax.contour(X, Y+y, Z, [y], zdir='y', colors=('red',))

    for x in B:  # plot contours in the YZ plane
        Y, Z = A1, A2
        X = fn(x, Y, Z)
        cset = ax.contour(X+x, Y, Z, [x], zdir='x', colors=('red',))

    # must set plot limits because the contour will likely extend
    # way beyond the displayed level. Otherwise matplotlib extends the plot limits
    # to encompass all values in the contour.
    ax.set_zlim3d(zmin, zmax)
    ax.set_xlim3d(xmin, xmax)
    ax.set_ylim3d(ymin, ymax)

    plt.show()

if __name__ == '__main__':
    plot_implicit(heart_3d)

运行效果

以上代码整理于网络,需要的小伙伴可以参考一下

到此这篇关于基于Python绘制3D立体爱心图案的示例详解的文章就介绍到这了,更多相关Python绘制3D立体爱心内容请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我们!

(0)

相关推荐

  • python 绘制3D图案例分享

    目录 1.散点图 代码 输入的数据格式 2.三维表面 surface 代码 输入的数据格式 scatter + surface图形展示 3. 三维瀑布图waterfall 代码 输入的数据格式 4. 3d wireframe code 输入的数据格式 1.散点图 代码 # This import registers the 3D projection, but is otherwise unused. from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D # noqa:

  • Python绘制3D立体花朵示例详解

    目录 动态展示 导读 源码和详解 荷花 玫瑰花 桃花 月季 动态展示 这是一个动态图哦 导读 兄弟们可以收藏一下哦!情人节可以送出去,肥学找了几朵python写的花给封装好送给大家.不是多炫酷但是有足够的用心哦.别忘了点赞呀我也就不细说了,来吧展示! 源码和详解 荷花 def lotus(): fig = plt.figure(figsize=(10,7),facecolor='black',clear=True) ax = fig.gca(projection='3d') [x, t] = n

  • Python中的3D绘图命令总结

    目录 导语 013Dplot 1.基本语法 2.PythonCmd 3.举例 02绘制Scatter 03绘制3DSurface 导语 很多情况下,为了能够观察到数据之间的内部的关系,可以使用绘图来更好的显示规律. 比如在下面的几张动图中,使用matplotlib中的三维显示命令,使得我们可以对于logistic回归网络的性能与相关参数有了更好的理解. 下面的动图显示了在训练网络时,不同的学习速率对于算法收敛之间的影响. 下面给出了绘制这些动态曲线的相关的python指令: 01 3D plot

  • 你们要的Python绘画3D太阳系详细代码

    用Python画一个平面的太阳系得到一些朋友的欣赏,然后有同学提出了绘制三维太阳系的要求. 从Python画图的角度来说,三维太阳系其实并不难,问题在于八大行星对黄道面的倾斜太小,所以尽管画个三维的图,但就观感而言,无非是把二维的嵌入到三维空间罢了. 来点小行星 代码如下 from os import cpu_count import numpy as np from numpy.random import rand import matplotlib.pyplot as plt from ma

  • Python Matplotlib 实现3D绘图详解

    目录 第一个三维绘图程序 3D散点图 3D等高线图 3D线框图 3D曲面图 最初开发的 Matplotlib,仅支持绘制 2d 图形,后来随着版本的不断更新, Matplotlib 在二维绘图的基础上,构建了一部分较为实用的 3D 绘图程序包,比如 mpl_toolkits.mplot3d,通过调用该程序包一些接口可以绘制 3D散点图.3D曲面图.3D线框图等 mpl_toolkits 是 Matplotlib 的绘图工具包. 第一个三维绘图程序 下面编写第一个三维绘图程序. 首先创建一个三维绘

  • 基于Python Numpy的数组array和矩阵matrix详解

    NumPy的主要对象是同种元素的多维数组.这是一个所有的元素都是一种类型.通过一个正整数元组索引的元素表格(通常是元素是数字). 在NumPy中维度(dimensions)叫做轴(axes),轴的个数叫做秩(rank,但是和线性代数中的秩不是一样的,在用python求线代中的秩中,我们用numpy包中的linalg.matrix_rank方法计算矩阵的秩,例子如下). 结果是: 线性代数中秩的定义:设在矩阵A中有一个不等于0的r阶子式D,且所有r+1阶子式(如果存在的话)全等于0,那末D称为矩阵

  • 基于python 二维数组及画图的实例详解

    1.二维数组取值 注:不管是二维数组,还是一维数组,数组里的数据类型要一模一样,即若是数值型,全为数值型 #二维数组 import numpy as np list1=[[1.73,1.68,1.71,1.89,1.78], [54.4,59.2,63.6,88.4,68.7]] list3=[1.73,1.68,1.71,1.89,1.78] list4=[54.4,59.2,63.6,88.4,68.7] list5=np.array([1.73,1.68,1.71,1.89,1.78])

  • 基于python批量处理dat文件及科学计算方法详解

    摘要:主要介绍一些python的文件读取功能,文件内容修改,文件名后缀更改等操作. 批处理文件功能 import os path1 = 'C:\\Users\\awake_ljw\\Documents\\python for data analysis\\test1' path2 = 'C:\\Users\\awake_ljw\\Documents\\python for data analysis\\test2' filelist = os.listdir(path1) for files i

  • 基于python cut和qcut的用法及区别详解

    我就废话不多说了,直接上代码吧: from pandas import Series,DataFrame import pandas as pd import numpy as np from numpy import nan as NA from matplotlib import pyplot as plt ages = [20,22,25,27,21,23,37,31,61,45,41,32] #将所有的ages进行分组 bins = [18,25,35,60,100] #使用pandas

  • 基于Python中isfile函数和isdir函数使用详解

    Python编程语言判断是否是目录 在Python编程语言中可以使用os.path.isdir()函数判断某一路径是否为目录.其函数原型如下所示. os.path.isdir(path) 参数含义如下. path:要进行判断的路径.以下实例判断E:\MJlife\test是否为目录. >>>import os >>>os.path.isdir('E:\\MJlife\\test') 判断是否为目录的输出结果 True 表示H:\MJlife\test是目录. Pytho

  • Python绘制二维曲线的日常应用详解

    使用Python绘制出类似Excel或者MATLAB的曲线还是比较容易就能够实现的,需要用到的额外库有两个,numpy和matplotlib.使用这两个模块实现的曲线绘制其实在一定程度上更像是MATLAB的plot功能,不过今天看了一下matplotlib网站上的信息,现在的功能更为强劲了,而且已经支持三维图像的绘制. 模块库的安装非常简单,我使用的Mac,在Mac上用pip进行了两个模块库的安装都十分顺畅.相信其他平台基本上也都这样,如果能够联网,这种安装方式是十分推荐的,确实是简单. 我用P

  • Python tkinter库绘制春联和福字的示例详解

    马上要过年了,用 Python 写一副春联&福字送给大家,本文我们主要用到的 Python 库为 tkinter,下面一起来看一下具体实现. 首先,我们创建一个画布,代码实现如下: root=Tk() root.title('新年快乐') canvas=Canvas(root,width=500,height=460,bg='lightsalmon') 看一下效果: 我们接着写上联,主要代码实现如下: for i in range(0,451): canvas.create_rectangle(

  • 基于Matlab绘制超绚丽的烟花的过程详解

    目录 1.使用效果 2.随机点生成 3.图像膨胀 4.特效「风」模拟 5.级坐标变换 6.图像模糊及再映射 7.图像上色 8.完整代码 1.使用效果 2.随机点生成 我们要构造一个黑色背景,对其添加高斯噪声,然后依据阈值删掉部分噪声,生成一张随机点图片: % 构造黑色背景并生成白色杂点 blackPic=uint8(zeros(800,800)); distPic=imnoise(blackPic,'gaussian',0, 0.11); distPic(distPic<254)=0; 3.图像

  • 基于Python实现配置热加载的方法详解

    目录 背景 如何实现 使用多进程实现配置热加载 使用signal信号量来实现热加载 采用multiprocessing.Event 来实现配置热加载 结语 背景 由于最近工作需求,需要在已有项目添加一个新功能,实现配置热加载的功能.所谓的配置热加载,也就是说当服务收到配置更新消息之后,我们不用重启服务就可以使用最新的配置去执行任务. 如何实现 下面我分别采用多进程.多线程.协程的方式去实现配置热加载. 使用多进程实现配置热加载 如果我们代码实现上使用多进程, 主进程1来更新配置并发送指令,任务的

随机推荐