如何从npy文件绘制三维点云？
从npy文件绘制三维点云可以通过以下步骤实现：
- 导入必要的库和模块，如numpy、matplotlib等。
- 使用numpy的load函数加载npy文件，将其存储为一个numpy数组。
- 根据点云数据的格式，确定点的坐标信息的存储方式。通常情况下，点云数据可以表示为一个二维数组，其中每一行代表一个点，每一列代表该点的坐标（例如x、y、z）。
- 使用matplotlib库创建一个三维坐标系的图形窗口。
- 使用matplotlib的scatter函数，将点云数据的坐标信息传递给该函数，绘制三维点云。
以下是一个示例代码：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
# 1. 导入必要的库和模块
# 2. 使用numpy的load函数加载npy文件
point_cloud = np.load('point_cloud.npy')
# 3. 确定点的坐标信息的存储方式
# 4. 创建一个三维坐标系的图形窗口
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
# 5. 绘制三维点云
ax.scatter(point_cloud[:, 0], point_cloud[:, 1], point_cloud[:, 2])
# 可选：设置坐标轴范围
ax.set_xlim([xmin, xmax])
ax.set_ylim([ymin, ymax])
ax.set_zlim([zmin, zmax])
# 可选：设置坐标轴标签
ax.set_xlabel('X')
ax.set_ylabel('Y')
ax.set_zlabel('Z')
# 可选：设置图形标题
plt.title('3D Point Cloud')
# 显示图形
plt.show()在这个示例代码中，我们使用了numpy库的load函数加载了一个名为point_cloud.npy的npy文件，该文件包含了点云数据。然后，我们创建了一个三维坐标系的图形窗口，并使用scatter函数将点云数据的坐标信息传递给该函数，从而绘制了三维点云。你可以根据实际情况调整代码中的参数，如坐标轴范围、坐标轴标签和图形标题，以满足你的需求。
请注意，这只是一个简单的示例代码，实际应用中可能需要根据具体的点云数据格式和需求进行适当的修改和扩展。
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代码：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import matplotlib.tri as mtri
x_all=np.load("x.npy")
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import matplotlib.pyplot as plt
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plt.show()
你可以用鼠标把图片旋转到你喜欢的位置。
现在如何才能获得包含3D对象的投影版本的2D绘图？
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import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
from matplotlib.pyplot import figure
from mpl_toolkits.mplot3d import proj3d
c1 = 1
nx, ny, nz = 284, 160
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plot1D、plot2D和plot3D分别采用1、2和3列的数组。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
def plot1D(data):
x=np.arange(len(data))
plot2D(np.hstack((np.transpose(x), data)))
def plot2D(data):
# type: (object) -> object
#i
浏览 2提问于2016-09-26得票数 1
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import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.spatial import Delaunay
#--------------def funtion extract point cloud-------------------
def point_cloud(inp):
node = []
for line in inp:
temp1 = line
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我的代码
from inversion_utilities import *
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.axes_grid1 import make_axes_locatable
inv = build_inversion('resample
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import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import time
X = np.random.rand(100, 3)*10
Y = np.random.rand(100, 3)*5
plt.ion()
fig = plt.figu
浏览 5提问于2014-02-06得票数 8
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import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
from mpl_toolkits import mplot3d
ax = plt.gca(projection ='3d')
ax.scatter(0, 0, 100, color = 'red')
ax.scatter(0,1,128, color = 'red')
ax.sca
浏览 9提问于2022-11-18得票数 1
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如何在MATLAB中提取三维点云中的xyz坐标
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一个简单的方法是使用找到的clickA3DPoint函数，然后单击我想知道的协调点。
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如何从这个矩阵中提取x、y和z坐标，以便用clickA3DPoint绘制它？(或者scatter3?)
我到目前为止的尝试：
depthDevice = imaq.VideoDevice('kine
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3D中超过100万个点的散点图
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我可以对某些任务的数据进行子采样，但我仍然需要此功能。
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import numpy as np
N = 100000
data = np.random.randn(N, 3)
x,y,z = data[:,0:3].T
fig = plt.figure()
ax = Axes3D(fi
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如何使x和y轴在matplotlib上变厚？
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我创建了一个散点图，显示了复杂平面上函数的极点。为了更清楚、更直观地看到极点与原点的关系，我想使坐标轴( x=0和y=0)变厚/变黑，有没有办法用matplotlib来实现。
额外的问题:我能不能让线更厚/更黑，并在最后有小箭头。
极简主义的例子，说明我是如何绘制的
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
poles = [1,0,-1+1j, -1-1j]
plt.scatter(np.real(poles),np.imag(poles),marker='x')
浏览 2提问于2020-04-06得票数 0
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基于`scipy.interpolate.griddata`的极慢插补
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当我尝试插值“几乎”有规律的网格数据以映射坐标时，scipy.interpolate.griddata的性能非常慢，这样就可以用matplotlib.pyplot.imshow绘制地图和数据，因为matplotlib.pyplot.pcolormesh花费的时间太长，并且在alpha中表现不好。
最好给出一个示例(输入文件可以下载)：
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from scipy.interpolate import griddata
map_extent = (34.4, 36.2, 30.6, 33.4)
#
浏览 9提问于2015-02-19得票数 8
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用最小插值法绘制三维图形
python、numpy、matplotlib、3d
我正在绘制一个3D散点图，从一个文件中读取我的值。这个文件的每一行都有3个坐标和一个标准差。让我们暂时把错误放在一边。
import os
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
input_file = os.path.normpath('C:/Users/sturaroa/Documents/my_file.tsv')
# read data from file
my_data = np.genfromtxt(input_file, delimiter='\t', skiprows=0)
X
浏览 9提问于2015-03-27得票数 5
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如何用OpenCV绘制三维坐标轴进行人脸姿态估计？
opencv、image-processing、3d、computer-vision、camera-calibration
假设我已经得到了面部的欧拉角(俯仰，偏航，滚动)。如何绘制显示面部姿势的3D坐标轴？
下面是来自的一个示例
浏览 15提问于2015-05-13得票数 4
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三维点云可视化&去除异常值
python、numpy、jupyter-notebook、point-clouds
我有包含三维点云的xyz文件。我想通过使用jupyter笔记本来可视化3d图像和消除空白。虽然我尝试了许多不同的方法来可视化和消除噪音，但我不知道如何可视化它。我使用numpy和matplotlib作为我的库。由于我在网上找不到足够的关于python中的点云的信息，我真诚地需要帮助来解决这个问题。
浏览 120提问于2020-11-02得票数 1
2回答
如何从npy文件绘制三维点云？
python-3.x、numpy、plot、point-clouds
我有一些由LIDAR读数创建的包含3D点云的Numpy二进制文件。我希望能够通过从文件中读取每个点云来绘制自上而下(正交)的视图。我查找了各种3D点云库，如Open3d，pyntcloud等，但它们都不能处理NPY文件。我如何绘制它们？ 我在这里并不是在要求图书馆推荐。我只是在寻找一个可以继续进行的可能的方向，因为我还没有找到一种通过从NPY文件中读取来绘制点云的方法。 编辑:当我使用np.load()从其中一个文件中读取数据时，它看起来像这样： array([[(-0. , 0. , 0. , 0. , 857827240, 157
浏览 174提问于2020-06-18得票数 1
1回答
python中数据点的交互式绘图更新
python、matplotlib、numpy-ndarray
我有一个三维坐标数据集在时间上游动。所以我的ndarray数据如下：
points = [ # 1st dim: Time-step (/timeframe)
[ # 2nd dim: Different Objects
[ # 3rd dim: The coordinates of the Objects
2.115, 2.387, 3.3680003],
[2.059, 2.302, 3.2610002],
[2.1720002 2.2280002 3.1880002]],
浏览 8提问于2022-06-16得票数 0
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