接下来就可以使用ax的plot()方法绘制三维曲线、plot_surface()方法绘制三维曲面、scatter()方法绘制三维散点图或bar3d()方法绘制三维柱状图了。
python三维图表的绘制算是二维图表的一个进阶版本,本质上和二维图表的绘制并无差别,唯一的区别在于使用的库略有差异。
强大的画图功能是Matlab的特点之中的一个,Matlab提供了一系列的画图函数,用户不须要过多的考虑画图的细节,仅仅须要给出一些基本參数就能得到所需图形,这类函数称为高层画图函数。此外,Matlab还提供了直接对图形句柄进行操作的低层画图操作。这类操作将图形的每一个图形元素(如坐标轴、曲线、文字等)看做一个独立的对象,系统给每一个对象分配一个句柄,能够通过句柄对该图形元素进行操作,而不影响其它部分。
强大的绘图功能是Matlab的特点之一,Matlab提供了一系列的绘图函数,用户不需要过多的考虑绘图的细节,只需要给出一些基本参数就能得到所需图形,这类函数称为高层绘图函数。此外,Matlab还提供了直接对图形句柄进行操作的低层绘图操作。这类操作将图形的每个图形元素(如坐标轴、曲线、文字等)看做一个独立的对象,系统给每个对象分配一个句柄,可以通过句柄对该图形元素进行操作,而不影响其他部分。
二维图像是在不同的平面坐标上将数据点连接起来的平面图像。常用的平面坐标有,直角坐标、极坐标、对数坐标等,MATLAB有很多常用的指令来绘制不同的二维图像。
Matplotlib 最初设计时只考虑了二维绘图。在 1.0 版本发布时,一些三维绘图工具构建在 Matplotlib 的二维显示之上,结果是一组方便(但是有限)的三维数据可视化工具。通过导入mplot3d工具包来启用三维绘图,它包含在主要的 Matplotlib 安装中:
mlab.surf绘制一个三维空间中的曲面。曲面上的每个点的坐标由surf函数的三个二维数组参数x,y,z给出。由于数组x,y是由ogrid对象算出,它们分别是shape为n*1和1*n的数组,而z是一个n*n的数组。
需要注意的是当你要绘制由线段连接的一组坐标,那么就将 x、y、z 指定为相同长度的向量。要在同一组坐标轴上绘制多组坐标,那么就将 x、y、z 中的至少一个指定为矩阵,其他指定为向量。
本文为matlab自学笔记的一部分,之所以学习matlab是因为其真的是人工智能无论是神经网络还是智能计算中日常使用的,非常重要的软件。也许最近其带来的一些负面消息对国内各个高校和业界影响很大。但是我们作为技术人员,更是要奋发努力,拼搏上进,学好技术,才能师夷长技以制夷,为中华之崛起而读书!
二维图像是我们在学习过程中经常会接触到的图像,比如在做数学题目时随手画出的一个正弦曲线,这个图像往往是我们根据它的函数做出来的,事实确是这样,在我们学习过程中画出来的每一个图像几乎都是函数,反过来说,每一个函数都对应着它自己的图像,我们能画出来的二维图像往往是一个一元函数即二元方程,在Matlab中做二维图像也是这样,我们根据一个函数来画出它的图像,不过要注意的一点是,在Matlab画图的过程中,它并不认识你给出的那个函数,它要做的仅仅是把你给出的函数上的点连成线而已。
axisoff;%去掉坐标轴axistight;%紧坐标轴axisequal;%等比坐标轴axis([-0.1, 8.1, -1.1, 1.1]);%坐标轴的显示范围% gca: gca, h=figure(…);
除此之外还有 meshc函数:除了mesh函数图形外,还在xy平面上绘制曲面的等高线。 meshz函数:除了mesh函数图形外,还在xy平面上绘制曲面的底座。
除了mesh函数meshc函数还能在xy平面上绘制曲面的等高线,meshz函数还能在xy平面上绘制曲面的底座
plot3 基本的三维曲线图绘制 plot3(x,y,z),x,y,z均为相同长度的向量,会得到三个向量相同下标构成的的三维坐标(xi,yi,zi)(i=1~n)连的曲线
图层相当于图纸绘图中使用的重叠图纸,创建和命令图层,并为这些图层指定通用特性。通过将对象分类放到各自的图层中,可以快速有效地控制对象的显示以及其进行更改。(例如墙体或标注)
光照是利用方向官员照亮物体的技术,这项技术能使表面微妙的差异更容易看到,光照也能用来对三维的图像增加现实感。
plot3是三维画图的基本函数,绘制的是最为主要的3D曲线图,最主要的调用格式是:
在Matlab中,三维图形有:三维曲线、三维网格以及三维曲面,分别对应函数:plot3、mesh和surf,本篇将介绍些常规使用以及一些三维图形的处理。
(1)plot函数的基本用法: plot(x,y)其中,x和y分别用于存储x坐标和y坐标数据。
创建Axes3D主要有两种方式,一种是利用关键字projection='3d'l来实现,另一种则是通过从mpl_toolkits.mplot3d导入对象Axes3D来实现,目的都是生成具有三维格式的对象Axes3D.
1.plot()函数 plot函数用于绘制二维平面上的线性坐标曲线图,要提供一组x坐标和对应的y坐标,可以绘制分别以x和y为横、纵坐标的二维曲线。 例:
l 认识AutoCAD的应用领域,让学生了解软件的专业特点及在校的优势,认识本专业在国内的发展历程及毕业后的前景。
其中,x、y是网格坐标矩阵,z是网格点上的高度矩阵,c用于指定在不同高度下的曲面颜色。
Numpy中Meshgrid函数介绍及2种应用场景(https://zhuanlan.zhihu.com/p/29663486)
MATLAB的图形通常都是通过描点、连线的方式来实现的。通过提供关键位置的点坐标及点与点之间的具体链接方式实现图形绘制。
之前说接下来要写下机器学习的总结,但是回看了下吴恩达的机器学习发现没有太多总结的必要,往上的笔记已经很足够了(摸了)。那么从这篇开始就来记录我心心念念已久的图形学内容
编译 | 莓酊 编辑 | 青暮生成辐射场的发展推动了3D感知图像合成的发展。由于观察到3D对象从多个视点看起来十分逼真,这些方法引入了多视图约束作为正则化,以从2D图像学习有效的3D辐射场。尽管取得了进展,但由于形状-颜色的模糊性,它们往往无法捕获准确的3D形状,从而限制了在下游任务中的适用性。在这项研究工作中,来自马普所和港中文大学的学者通过提出一种新的着色引导生成隐式模型ShadeGAN来解决这种模糊性,它学习了一种改进的形状表示。 论文地址:https://arxiv.org/pdf/2110.15
本节继续探讨数值关系型图表的绘制,主要探讨了气泡图、三维散点图、等高线图和曲面图的绘制方法。
涉及到x、y、z三组数据,而x、y这两组数据可以看做是在Oxy平面内对坐标进行采样得到的坐标对(x,y)。表中一共有7*7=49个数据,我们分别标出来,得到下图
Excel 基本可以实现一维和二维图表的绘制,今天先总体介绍Excel的基本图表类型和图表选择的基本原则。
Rhino中文版是一款专业的高级三维建模软件,它具备强大的3D工具,适用于机械设计、科学、工业3D动画等广泛领域。无论您是一名建筑师、设计师、艺术家还是学生,Rhino都能够帮助您创建出精美的3D模型。
Matplotlib 也可以绘制 3D 图像,与二维图像不同的是,绘制三维图像主要通过 mplot3d 模块实现。但是,使用 Matplotlib 绘制三维图像实际上是在二维画布上展示,所以一般绘制三维图像时,同样需要载入 pyplot 模块。 mplot3d 模块下主要包含 4 个大类,分别是: mpl_toolkits.mplot3d.axes3d() mpl_toolkits.mplot3d.axis3d() mpl_toolkits.mplot3d.art3d() mpl_toolkits.mpl
Matlab 绘制三维动态心形 It’s OK to send a pic to…
2. 绘制空间曲面 绘制空间曲面的步骤为:绘制平面网格,计算网格上的函数值,绘制网面 首先是绘制平面网格[X,Y]=meshgrid(x,y) %x,y向量表示需要采样的具体坐标,由此生成各个网格点 如果网格的范围是:x [4,9] y[1,6] 且间隔为1,如下图。
在后台看到很多粉丝问cad、solidworks、 ug、 proe这几款软件哪个好用,哪个更好,哪个更易上手更易学习,哪个应用较广等等问题,很是多,不知道应该学习哪款三维软件,其实这个要根据情况而定,这几款机械类软件各有自己的优点。
mesh(X,Y,Z)的用法,其中X是n维向量,Y是m维向量,Z是m*n维的矩阵:
【编者按】OpenGL(开放式图形库),用于渲染 2D、3D 矢量图形的跨语言、跨平台的应用程序编程接口,C、C++、Python、Java等语言都能支持 OpenGL。本文作者以 Python 语法为例,用两万字详解 OpenGL 的理论知识、用法与实际操作,干货满满,一起来看看吧。
开发基于 OpenGL 的应用程序,必须先了解 OpenGL 的库函数。它采用 C 语言风格,提供大量的函数来进行图形的处理和显示。OpenGL 库函数的命名方式非常有规律。所有 OpenGL 函数采用了以下格式: . <库前缀><根命令><可选的参数个数><可选的参数类型> 库前缀有 gl、glu、aux、glut、wgl、glx、agl 等等,分别表示该函数属于openGL 的哪个开发库,从函数名后面中还可以看出需要多少个参数以及参数的类型。I 代表 int 型,f 代表 float 型,d 代表 double 型,u 代表无符号整型。 例如: glVertex3fv()表示了该函数属于 gl 库,参数是三个 float 型参数指针。我们用glVertex*()来表示这一类函数。
拓扑(Topology)是研究几何图形或空间在连续改变形状后还能保持不变的一些性质的一个学科。它只考虑物体间的位置关系而不考虑它们的形状和大小。
imagesc(C) 将数组 C 中的数据显示为一个图像,该图像使用颜色图中的全部颜色。C 的每个元素指定图像的一个像素的颜色。生成的图像是一个 m×n 像素网格,其中 m 和 n 分别是 C 中的行数和列数。这些元素的行索引和列索引确定了对应像素的中心。
自定义沿坐标轴的刻度值和标签有助于突出显示数据的特定方面。以下示例说明一些常见的自定义,例如修改刻度值的放置位置、更改刻度标签的文本和格式,以及旋转刻度标签。
>> plot3(20*sin(t), 20*cos(t), t, 'r', 'linewidth', 2);
OpenGL 是 Open Graphics Library 的简写,意为“开放式图形库”,是用于渲染 2D、3D 矢量图形的跨语言、跨平台的应用程序编程接口(API)。OpenGL 不是一个独立的平台,因此,它需要借助于一种编程语言才能被使用。C / C++ / python / java 都可以很好支持 OpengGL,我当然习惯性选择 python 语言。
上一篇文章介绍了如何使用GL10描绘三维物体的线段框架,后面给出的立方体和球体效果图,虽然看起来具备立体的轮廓,可离真实的物体还差得远。因为现实生活中的物体不仅仅有个骨架,还有花纹有光泽(比如衣服),所以若想让三维物体更加符合实际,就得给它加一层皮,也可以说是加一件衣服,这个皮毛大衣用OpenGL的术语称呼则为“纹理”。 三维物体的骨架是通过三维坐标系表示的,每个点都有x、y、z三个方向上的数值大小。那么三维物体的纹理也需要通过纹理坐标系来表达,但纹理坐标并非三维形式而是二维形式,这是怎么回事呢?打个比方,裁缝店给顾客制作一件衣服,首先要丈量顾客的身高、肩宽,以及胸围、腰围、臀围等三围,然后才能根据这些身体数据剪裁布料,这便是所谓的量体裁衣。那做衣服的一匹一匹布料又是什么样子的?当然是摊开来一大片一大片整齐的布匹了,明显这些布匹近似于二维的平面。但是最终的成品衣服穿在顾客身上却是三维的模样,显然中间必定有个从二维布匹到三维衣服的转换过程。转换工作的一系列计算,离不开前面测量得到的身高、肩宽、三围等等,其中身高和肩宽是直线的长度,而三围是曲线的长度。如果把三围的曲线剪断并拉直,就能得到直线形式的三围;同理,把衣服这个三维的曲面剪开,然后把它摊平,得到平面形式的衣服。于是,剪开并摊平后的平面衣服,即可与原始的平面布匹对应起来了。因此,纹理坐标的目的就是标记被摊平衣服的二维坐标,从而将同属二维坐标系的布匹一块一块贴上去。 在OpenGL体系之中,纹理坐标又称UV坐标,通过两个浮点数组合来设置一个点的纹理坐标(U,V),其中U表示横轴,V表示纵轴。纹理坐标不关心物体的三维位置,好比一个人不管走到哪里,不管做什么动作,身上穿的还是那件衣服。纹理坐标所要表述的,是衣服的一小片一小片分别来自于哪块布料,也就是说,每一小片衣服各是由什么材质构成。既可以是棉布材质,也可以是丝绸材质,还可以是尼龙材质,纹理只是衣服的脉络,材质才是最终贴上去的花色。 给三维物体穿衣服的动作,通常叫做给三维图形贴图,更专业地说叫纹理渲染。渲染纹理的过程主要由三大项操作组成,分别说明如下: 一、启用纹理的一系列开关设置,该系列又包括下述步骤: 1、渲染纹理肯定要启用纹理功能了,并且为了能够正确渲染,还需同时启用深度测试。启用深度测试的目的,是只绘制物体朝向观测者的正面,而不绘制物体的背面。上一篇文章的立方体和球体因为没有开启深度测试,所以背面的线段也都画了出来。启用纹理与深度测试的代码示例如下:
3D 图是可视化具有三个维度的数据(例如具有两个因变量和一个自变量的数据)的非常重要的工具。通过在 3D 图中绘制数据,我们可以更深入地了解具有三个变量的数据。我们可以使用各种 matplotlib 库函数来绘制 3D 绘图。
这里我们要讲的是画一些与对数(log)有关的图像,这里的log,既可以是图像是log,又可以是坐标轴是log,我们接下来用一个例子来说明
气象雷达是专门用于大气探测的雷达。它是一种主动式微波大气遥感设备。 气象雷达是气象观测的重要设备,特别是在突发性、灾害性的监测、预报和警报中具有极为重要的作用,是用于小尺度天气系统(如台风和暴雨云系)的主要探测工具之一。 在国内,我们最常见到和使用的气象雷达,是新一代多普勒天气雷达(CINRAD)。我们在气象局之类建筑楼顶上见到的那些球形建筑,大都属于这一种雷达。这种雷达可以探测反射率因子、多普勒径向速度、谱宽等基本气象要素,从而为短临尺度上的天气预报和预警提供数据支撑。特别是雷达反射率数据,因为其与强对流天气系统直接相关,最常被大家使用。 雷达数据在日常业务科研中的应用非常多,比如雷达数据可以用于数值模式同化中,为数值模式提供一个更加准确的初始场;基于雷达反射率数据的雷达短临预报系统可以预报未来2小时内,雷达探测范围内的强对流天气。例如,眼控科技自主研发的基于深度学习的AI对流临近预报系统就是利用雷达反射率数据,对未来两小时之内强对流天气,进行准确的预报。看了一下,下面的这个预报效果确实很好。
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