python三维矩阵可视化_科学计算三维可视化---Mlab基础（基于Numpy数组的绘图函数）...

Mlab了解

Mlab是Mayavi提供的面向脚本的api，他可以实现快速的三维可视化，Mayavi可以通过Mlab的绘图函数对Numpy数组建立可视化。

过程为：

.建立数据源

.使用Filter(可选)对数据进行加工

.添加可视化模块，我们可以通过修改可视化模块的属性，来修改可视化场景

mgrid和ogrid区别

一：基于Numpy数组的绘图函数

(一)3D绘图函数--Point3d(点图像0维)

这里我们可以看到Point3D参数的描述，是对vtk对象的整体描述，因为Mayavi是对VTK的整体封装，因此Mayavi建立的对象也就是VTK的对象

import numpy as np

from mayavi import mlab

#建立数据

t = np.linspace(,*np.pi,) #linspace根据起止数据等间距填充数据，分为20组，所以下面将产生20个点

x = np.sin(*t)

y = np.cos(t)

z = np.cos(*t)

s = + np.sin(t)

#对数据进行可视化

points = mlab.points3d(x,y,z,s,colormap="Reds",scale_factor=.)

mlab.show()

mlab.points3d(x,y,z,s,colormap="Reds",scale_factor=.) #x,y,z表示Numpy数组，列表或者其他形式的点三维坐标，s表示在该点处的标量值，scale_factor放缩比例

这里:标量值越大，点的尺寸越大，颜色越红

points = mlab.points3d(x,y,z,s,colormap="Greens",scale_factor=.)

Mayavi.mlab.show建立了简单的GUI，并开始了事件循环，stop用来定义GUI的事件循环是否结束

(二)3D绘图函数--plot3d(线图形一维)