向量场的研究
向量场的研究
提问于 2018-04-24 02:11:42
我有一个有6列的输入数据，其中前三列是位置x，y，z，其余的是向量场的向量分量。我只能用python中的mayavi库的quiver3d (x，y，z，px，py，pz)制作一个3d图形，创建6个numpy数组x，y，z，px，py，pz，只是为了可视化它。
通过任何方式获得3D图形都很棒，我可以在其中插入剖切平面，其中包含的矢量将显示在其中，或者可以看到颜色映射的平面，这将有助于我了解其行为。有什么帮助吗？
下面是输入：https://pastebin.com/raw/pmGguxUc
这是我用quiver3d函数获得可视化效果的代码。将numpy导入为np将mayavi.mlab导入为mlab
data = np.loadtxt("vectorfield.dat", dtype = float)
dataTranspuesta=data.T
x=dataTranspuesta[0]
y=dataTranspuesta[1]
z=dataTranspuesta[2]
px=dataTranspuesta[3]
py=dataTranspuesta[4]
pz=dataTranspuesta[5]
mlab.quiver3d(x, y, z, px, py, pz, line_width=0.7 ,scale_mode="vector" ,scale_factor=0.0045,mask_points=7 ,mode="arrow", colormap="seismic" )
mlab.show()回答 1
Stack Overflow用户
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发布于 2018-06-03 04:58:01
使用mayavi的流水线可以更容易地组织一切。它们基本上与使用mlab绘图函数相同，但以流水线方式组织可视化任务。
Pfld = mlab.pipeline.vector_field(x, y, z, px, py, pz)
Quiver = mlab.pipeline.vectors(Pfld)
Pcut = mlab.pipeline.vector_cut_plane(Quiver, plane_orientation='x_axes')你也可以为矢量的大小绘制等值面轮廓。
Pmag = mlab.pipeline.extract_vector_norm(Pfld)
Piso = mlab.pipeline.iso_surface(Pmag)并且可以通过mlab.pipeline.scalar_cut_plane(Pmag)或mlab.pipeline.image_plane_widget(Pmag)实现标量场的平面切割
有关允许的参数、修饰等的详细信息，请参阅documentations。
此外，examples 1和exmaples 2可能会满足您的需求。
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原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/49987453
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