使用 python-matplotlib 进行连续 3D 绘图（即图形更新）？

Posted 2023-02-23

【中文标题】使用 python-matplotlib 进行连续 3D 绘图（即图形更新）？

【英文标题】：Continuous 3D plotting (i.e. figure update) using python-matplotlib?

【发布时间】：2011-07-07 23:11:52

【问题描述】：

我有一个模拟，它为模拟的每次迭代计算表面数据。 我想将该数据作为曲面图连续绘制到同一窗口（在每次迭代中更新该图），以查看它如何演变并检查算法。

我的想法是创建一个类来初始化窗口/绘图，然后从模拟循环内部重绘到该窗口。这是我想出的课程：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
from matplotlib import cm
from matplotlib.ticker import LinearLocator, FixedLocator, FormatStrFormatter
import matplotlib
matplotlib.interactive( False )

class plot3dClass( object ):

    def __init__( self, systemSideLength, lowerCutoffLength ):
        self.systemSideLength = systemSideLength
        self.lowerCutoffLength = lowerCutoffLength
        self.fig = plt.figure()
        self.ax = self.fig.add_subplot( 111, projection='3d' )
        self.ax.set_zlim3d( -10e-9, 10e9 )

        X = np.arange( 0, self.systemSideLength, self.lowerCutoffLength )
        Y = X
        self.X, self.Y = np.meshgrid(X, Y)

        self.ax.w_zaxis.set_major_locator( LinearLocator( 10 ) )
        self.ax.w_zaxis.set_major_formatter( FormatStrFormatter( '%.03f' ) )

        heightR = np.zeros( self.X.shape )
        self.surf = self.ax.plot_surface( self.X, self.Y, heightR, rstride=1, cstride=1, cmap=cm.jet, linewidth=0, antialiased=False )
        #~ self.fig.colorbar( self.surf, shrink=0.5, aspect=5 )

        plt.show()


    def drawNow( self, heightR ):

        self.surf = self.ax.plot_surface( self.X, self.Y, heightR, rstride=1, cstride=1, cmap=cm.jet, linewidth=0, antialiased=False )
        plt.draw()                      # redraw the canvas

        time.sleep(1)

这段代码的问题是代码在'plt.show()'处停止，只有在我关闭绘图窗口时才会继续。此外，我不确定“self.ax.plot_surface(...)”和“plt.draw()”的调用是否会按照我的意愿更新图形。

那么这个类是正确的方向吗？

如果是：需要进行哪些修改？

如果没有：有人可以给我建议如何实现我想要的吗？

我意识到这个问题对其他人来说可能看起来微不足道，但我（老实说）昨天确实花了一整天时间在 Google 上尝试，但我不知所措......

任何帮助将不胜感激，这样我就可以回到我的实际工作中。

提前很多坦克。

作为参考：

我还发现了下面的代码，我想要什么，但它是二维的，所以它不能直接帮助我：

from pylab import *
import time

ion()

tstart = time.time()               # for profiling
x = arange(0,2*pi,0.01)            # x-array
line, = plot(x,sin(x))

for i in arange(1,200):
    line.set_ydata(sin(x+i/10.0))  # update the data
    draw()                         # redraw the canvas

print 'FPS:' , 200/(time.time()-tstart)

【参考方案1】：

如果是动画（交互式）情节，则不需要plt.show()。您还希望交互式设置为 True，而不是 False，这与在 2d 示例中调用 ion() 相同。此外，如果您不想全部查看之前帧的曲面图，则需要remove()。

否则你已经很接近了。

这对我有用：

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

class plot3dClass( object ):

    def __init__( self, systemSideLength, lowerCutoffLength ):
        self.systemSideLength = systemSideLength
        self.lowerCutoffLength = lowerCutoffLength
        self.fig = plt.figure()
        self.ax = self.fig.add_subplot( 111, projection='3d' )
        self.ax.set_zlim3d( -10e-9, 10e9 )

        rng = np.arange( 0, self.systemSideLength, self.lowerCutoffLength )
        self.X, self.Y = np.meshgrid(rng,rng)

        self.ax.w_zaxis.set_major_locator( LinearLocator( 10 ) )
        self.ax.w_zaxis.set_major_formatter( FormatStrFormatter( '%.03f' ) )

        heightR = np.zeros( self.X.shape )
        self.surf = self.ax.plot_surface( 
            self.X, self.Y, heightR, rstride=1, cstride=1, 
            cmap=cm.jet, linewidth=0, antialiased=False )
        # plt.draw() maybe you want to see this frame?

    def drawNow( self, heightR ):
        self.surf.remove()
        self.surf = self.ax.plot_surface( 
            self.X, self.Y, heightR, rstride=1, cstride=1, 
            cmap=cm.jet, linewidth=0, antialiased=False )
        plt.draw()                      # redraw the canvas
        time.sleep(1)

matplotlib.interactive(True)

p = plot3dClass(5,1)
for i in range(2):
    p.drawNow(np.random.random(p.X.shape))

【讨论】：

这在我的电脑上不起作用（Win XP，python 2.7.3）：我看到的只是最终的图表

在 plt.draw() 行之后需要 self.fig.canvas.flush_events() 。 （信用***.com/a/4098938/415551）

【参考方案2】：

我遇到了类似的问题，这对我有用：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

plt.ion()
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')

for k in xrange(0,X_range):
    ax.plot(x_input, y_input, z_input)
    plt.draw()
    plt.pause(0.02)
    ax.cla()

对你来说，我想解决方案类似于the top answer，除了将time.sleep() 替换为plt.pause()，这将在睡觉前完成图形的绘制。

【参考方案3】：

我很感谢 Paul 的回答，虽然我还没有尝试过。

与此同时，我找到了另一种使用 MayaVI 与 OpenGL 一起工作和渲染的解决方案，这没关系，因为我只需要实时快速的视觉反馈。但是我必须在 Ubuntu 下安装以下软件包：python-enthoughtbase 和 mayavi2

代码如下：

import numpy as np
import time
from enthought.mayavi import mlab
from enthought.tvtk.tools import visual

    class plot3dClass( object ):

        def __init__( self, systemSideLength, lowerCutoffLength ):
            self.systemSideLength = systemSideLength
            self.lowerCutoffLength = lowerCutoffLength

            rangeMax = self.systemSideLength
            X = np.arange( 0, self.systemSideLength, self.lowerCutoffLength )
            Y = X

            matrixSize = int( round( self.systemSideLength / self.lowerCutoffLength ) )
            heightR = np.zeros( ( matrixSize, matrixSize ) )

            fig = mlab.figure(size=(500,500))
            visual.set_viewer(fig)
            self.surf = mlab.surf( X, Y, heightR, warp_scale = 1e1 ) # NOTE: the warp_scale factor is relative to the scale of the x- and y-axes
            box_extent = ( 0,rangeMax, 0,rangeMax, -1e-7,1e-7 ) # NOTE: the extent options refers to the size and position in the 3D space relative to the origin

            mlab.outline(self.surf, color=(0.7, .7, .7), extent = box_extent )

        def drawNow( self, heightR ):
            self.surf.mlab_source.scalars = heightR
            time.sleep(0.033)

这门课不是我想要的，我有两个直接的问题：

不久之后，Ubuntu 将窗口变灰，因为（我想）Ubuntu 认为应用程序没有响应。也许是一个 Ubuntu 问题，但很烦人。 我一直在尝试找出如何在制作动画时使用鼠标旋转情节。

我会尝试在另一个帖子中回答这些问题。

编辑： 好的。我刚刚尝试了 Paul 建议的代码，它也适用于我。但是，尝试它后，我意识到 MatPlotLib 可能不是实时制作动画的最佳选择。至少对我来说它非常慢（也许只在 3D 中？）。

所以最后我会坚持使用上面的 MayaVI 实现，除了提到的两点之外，效果很好。

编辑：如果您使用 MatPlotLib 解决方案，我发现您可以将行 matplotlib.interactive(True) 放在绘图类的声明中。这样你就可以只在绘图类中定义 MatPlotLib。

【讨论】：

你没有给自己一个有用的答案。 OP 标题是：如何使用 Python 和 MatPlotLib 实现连续 3D 绘图（即更新图形）？。你给自己和使用 MayaVI 而不是 matplotlib 的答案。另一方面，您使用 matplotlib 得到了有效的答案，但您并没有首先尝试...