python - 线框在 numpy matplotlib mplot3d 中以错误的方式连接

Question

我正在尝试使用 matplotlib 在 Python 中创建 3D 线框。

然而，当我进行实际的图形绘制时，线框以错误的方式连接，如下图所示。

如何强制 matplotlib 沿某个轴连接线框？

我的代码如下:

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import axes3d

def rossler(x_n, y_n, z_n, h, a, b, c):
#defining the rossler function
x_n1=x_n+h*(-y_n-z_n)
y_n1=y_n+h*(x_n+a*y_n)
z_n1=z_n+h*(b+z_n*(x_n-c))   
return x_n1,y_n1,z_n1

#defining a, b, and c
a = 1.0/5.0
b = 1.0/5.0
c = 5

#defining time limits and steps
t_0 = 0
t_f = 32*np.pi
h = 0.01
steps = int((t_f-t_0)/h)

#3dify
c_list = np.linspace(5,10,6)
c_size = len(c_list)
c_array = np.zeros((c_size,steps))

for i in range (0, c_size):
    for j in range (0, steps):
        c_array[i][j] = c_list[i]

#create plotting values
t = np.zeros((c_size,steps))
for i in range (0, c_size):
    t[i] = np.linspace(t_0,t_f,steps)
x = np.zeros((c_size,steps))
y = np.zeros((c_size,steps))
z = np.zeros((c_size,steps))
binvar, array_size = x.shape

#initial conditions
x[0] = 0
y[0] = 0
z[0] = 0

for j in range(0, c_size-1):
    for i in range(array_size-1):
        c = c_list[j]
        #re-evaluate the values of the x-arrays depending on the initial conditions
        [x[j][i+1],y[j][i+1],z[j][i+1]]=rossler(x[j][i],y[j][i],z[j][i],t[j][i+1]-t[j][i],a,b,c)

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
ax.plot_wireframe(t,x,c_array, rstride=10, cstride=10)
plt.show()

我得到这个作为输出:

另一个角度的相同输出:

而我希望线框沿着波峰连接。抱歉，我无法为您提供我想查看的图像，这是我的问题，但我想它更像是教程图像。

Answer 1

如果我理解的话，你想将 6 条轨迹与多边形连接起来。您可以通过对迹线 2 乘 2 进行三角测量，然后绘制没有边缘或抗锯齿的表面来实现这一点。也许选择一个好的色彩图也会有所帮助。

请记住，这将是一个非常沉重的情节。导出的 SVG 重量为 10mb :)

import matplotlib.tri as mtri

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

for LineIndex in range(c_size-1):
    # If plotting all at once, you get a MemoryError. I'll plot each 6 points
    for Sample in range(0, array_size-1, 3):
        # I switched x and c_array, because the surface  and the triangles 
        # will look better by default
        X = np.concatenate([t[LineIndex,Sample:Sample+3], t[LineIndex+1,Sample:Sample+3]])
        Y = np.concatenate([c_array[LineIndex,Sample:Sample+3], c_array[LineIndex+1,Sample:Sample+3]])
        Z = np.concatenate([x[LineIndex,Sample:Sample+3], x[LineIndex+1,Sample:Sample+3]])
        T = mtri.Triangulation(X, Y)

        ax.plot_trisurf(X, Y, Z, triangles=T.triangles, edgecolor='none', antialiased=False)

ax.set_xlabel('t')
ax.set_zlabel('x')
plt.savefig('Test.png', format='png', dpi=600)
plt.show()

这是生成的图像: