如何使用 numpy 数组在搅拌机中生成网格数组？

Posted 2023-03-23

【中文标题】如何使用 numpy 数组在搅拌机中生成网格数组？

【英文标题】：How to use a numpy array to generate array of meshes in blender?

【发布时间】：2021-09-30 23:21:15

【问题描述】：

我想使用搅拌机来可视化散点图动画，其中包含来自大型二维数组的数据，例如

a = np.array([[0, 0, 0],
              [1, 2, 1],
              [4, 0, 1]]).

这里a[i] 描述了i-th 网格/对象的位置。我希望在搅拌机场景中创建这些对象。下面的代码对多维数据集执行此操作，但当 a 包含数千个向量时太慢了。

import bpy
import numpy as np

a = np.array([[0, 0, 0],
              [1, 2, 1],
              [4, 0, 1]])
for pos_vec in a:
    bpy.ops.mesh.primitive_cube_add(location=pos_vec)

如何在不循环 python 或使其尽可能快的情况下做到这一点？

【参考方案1】：

看起来您的“3D”数组更像是点云数据。

并且Blender可以导入.ply点云数据

bpy.ops.import_mesh.ply(filepath="PATH_TO_PLY.ply")

在此之前，您只需要将 3-D 数组转换为 .ply，有很多方法。下面的每一个都可以。

假设您在numpy.array 中有您的 3-D 数组。你可以试试python2plyfile

matlab

array3D =[1,0,0
          2,0,0
          3,0,0]
pc = pointCloud(array3D) 
pcwirte(pc, "PLY_FILE.ply")