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)
import numpy as np
from mayavi import mlab #引入mlab库
#建立数据
n_mer,n_long = ,
dphi = np.pi / 1000.0
phi = np.arange(0.0,*np.pi+0.5*dphi,dphi)
mu = phi * n_mer
x = np.cos(mu)*(+np.cos(n_long*mu/n_mer)*0.5)
y = np.sin(mu)*(+np.cos(n_long*mu/n_mer)*0.5)
z = np.sin(n_long*mu/n_mer)*0.5
#对数据进行可视化
l = mlab.plot3d(x,y,z,np.sin(mu),tube_radius=0.025,colormap="Spectral")
mlab.show()
(三)3D绘图函数--2D数据(二维)
(1)imshow方法
import numpy as np
from mayavi import mlab
#建立数据
s = np.random.random((,)) #二维数据
#对数据进行可视化
img = mlab.imshow(s,colormap="gist_earth") #gist_earth以地球表面的色彩为颜色的颜色映射关系
mlab.show()
(2)surf方法
s:二维数组第一列表示x轴位置，第二列表示y轴位置，x,y可以是一维或者二维数组，一般情况下，他们都由numpy的mgrid或ogrid得到
import numpy as np
from mayavi import mlab
def f(x,y):
return np.sin(x-y)+np.cos(x+y)
x,y = np.mgrid[-.:7.05:0.1,-.:5.05:0.05]
s = mlab.surf(x,y,f)
mlab.show()
mgrid返回两个二维数组(个数是不固定的，我们放置几个元素，就会生成几个二维数组)-.:7.05:0.1---->最小-，最大7.，步长为0.1依次生成一个n*n矩阵
>>> x,y = np.mgrid[-.:7.05:0.1,-.:5.05:0.05]
>>> x
array([[-. , -. , -. , ..., -. , -. , -. ],
[-6.9, -6.9, -6.9, ..., -6.9, -6.9, -6.9],
[-6.8, -6.8, -6.8, ..., -6.8, -6.8, -6.8],
...,
[ 6.8, 6.8, 6.8, ..., 6.8, 6.8, 6.8],
[ 6.9, 6.9, 6.9, ..., 6.9, 6.9, 6.9],
[ . , . , . , ..., . , . , . ]])
>>> y
array([[-. , -4.95, -4.9 , ..., 4.9 , 4.95, . ],
[-. , -4.95, -4.9 , ..., 4.9 , 4.95, . ],
[-. , -4.95, -4.9 , ..., 4.9 , 4.95, . ],
...,
[-. , -4.95, -4.9 , ..., 4.9 , 4.95, . ],
[-. , -4.95, -4.9 , ..., 4.9 , 4.95, . ],
[-. , -4.95, -4.9 , ..., 4.9 , 4.95, . ]])
(3)contour_surf() 与surf()类似，单求解的是等值线，surf求解的是曲面
import numpy as np
from mayavi import mlab
def f(x,y):
return np.sin(x-y)+np.cos(x+y)
x,y = np.mgrid[-.:7.05:0.1,-.:5.05:0.05]
s = mlab.contour_surf(x,y,f)
mlab.show()
(四)3D绘图函数--3D数据(三维)
(1)contour3d方法
import numpy as np
from mayavi import mlab
x,y,z = np.ogrid[-::64j,-::64j,-::64j] #64j表示数组长度为64
scalars = x*x + y*y +z*z
obj = mlab.contour3d(scalars,contours=,transparent=True) #contours八个等值面 transparent该对象可以透明表示，可以查看内部
mlab.show()
ogrid返回3个三维数组(几个是不固定的，我们设置了几个元素，就生成相对应个三维数组)
>>> x,y,z = np.ogrid[-::64j,-::64j,-::64j]
>>> x
array([[[-. ]], #共64个元素
[[-4.84126984]],
[[-4.68253968]],
.......
[[ 4.68253968]],
[[ 4.84126984]],
[[ . ]]])
(2)quiver3d()方法
(x,y,z表示箭头位置，二维即可，不需要三维表示)
import numpy as np
from mayavi import mlab
x,y,z = np.mgrid[-2:3,-2:3,-2:3]
r = np.sqrt(x**2 + y**2 + z**4)
u = y*np.sin(r)/(r+0.001)
v = -x*np.sin(r)/(r+0.001)
w = np.zeros_like(z)
obj = mlab.quiver3d(x,y,z,u,v,w,line_width=3,scale_factor=1)
mlab.show()
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