python - 如何从 3D 不规则数据中切片 2D 网格?

标签 python matplotlib 3d scipy plotly

我有一些 3D 域点形式的土壤水分含量 (Theta) 数据(列 x、y、z、Theta 的 CSV 文件)。我想在某些特定位置获取 3D 域的横截面(图中的 ABCD 部分)。我想计算横截面中一个5*5的网格中的Theta值,但是网格的每个节点周围的点都与未知点不共面。我之前在 python 中为 2D 域做过这个,但 3D 域对我来说似乎更复杂。我发现 plotly can make something like that in its virtual environment但我希望它输出一个 numpy 数组或 pandas DataFrame 以将其绘制为 jupyter 笔记本中的轮廓。 enter image description here

我知道找网格是通过插值或者从邻点网格化的方式找到图中每个点的值,比如P0,然后用matplotlib绘制横截面,但是我不知道怎么做。

相关问题,matplotlib 或类似库中是否提供从 3D 网格切片 2D 网格?

感谢所有帮助。

最佳答案

根本问题是 3D 插值。有许多包可以做这种事情,或者您可以编写自己的包(例如使用 KDE ,这基本上只是一种平滑/合并)。有很多关于该主题的 Material ,例如

关于python - 如何从 3D 不规则数据中切片 2D 网格?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/47868134/

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