ax.view_init(30,120)

时间: 2023-06-24 12:04:31 浏览: 169
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沿特定轴的3D旋转图像_Python_下载.zip

这是一个用于设置三维图形视角的函数，其中参数30和120分别表示视角的仰角和方位角。仰角表示观察者与水平面的夹角，范围是0到90度，0度表示在水平面上看，90度表示在垂直于水平面的方向上看。方位角表示观察者在水平面上的旋转角度，范围是0到360度，0度表示从正前方看，90度表示从右侧看，180度表示从后方看，270度表示从左侧看。因此，ax.view_init(30,120)表示将视角设置为仰角为30度，方位角为120度的角度。
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如何用Matplotlib 画三维图的示例代码

此外，可以使用ax.view_init()调整观察角度，以获得不同的视觉效果。 最后，曲面三角剖分允许我们处理非均匀采样或不规则形状的数据。在这种情况下，ax.scatter()和ax.plot_trisurf()结合使用，可以创建由不...

ax.view_init

ax.view_init() is a method in Matplotlib library for setting the initial viewing angle of a 3D plot. It takes two arguments, theta and phi, which determine the angle of the plot from the horizontal ...

# 生成三维点云数据 x, y, z = x,y,np.real(f1) # 创建3D画布 fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') # 绘制三维物体 #ax.scatter(x, y, z) #ax.plot_surface(x,y,z) # 获取投影面 ax.view_init(elev=45, azim=45) ax.dist = 10 # 调整视点距离，使投影更清晰 #ax.set_box_aspect((np.ptp(x), np.ptp(y), np.ptp(z))) # 调整坐标轴比例，使图像更美观 ax.set_box_aspect('auto') ax.set_axis_off() # 隐藏坐标轴，使投影更清晰 ax.figure.canvas.draw() data = np.frombuffer(ax.figure.canvas.tostring_rgb(), dtype=np.uint8).reshape(ax.figure.canvas.get_width_height()[::-1] + (3,)) # 显示投影截面图 print(data.shape) print(np.array([x,y,z]).shape) plt.imshow(data) plt.show() 报错ValueError: could not convert string to float: 'auto'

比如，你可以使用 ax.get_xlim(), ax.get_ylim(), ax.get_zlim() 等方法获取当前坐标轴的范围，并将它们传入 set_box_aspect() 函数中，如下所示： python xlim = ax.get_xlim() ylim = ax.get_ylim() ...

x, y, z = x,y,np.real(f1) # 创建3D画布 fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') # 绘制三维物体 #ax.scatter(x, y, z) ax.plot_surface(x,y,z) # 获取投影面 ax.view_init(elev=45, azim=45) ax.dist = 10 # 调整视点距离，使投影更清晰 ax.set_box_aspect((np.ptp(x), np.ptp(y), np.ptp(z))) # 调整坐标轴比例，使图像更美观 ax.set_axis_off() # 隐藏坐标轴，使投影更清晰 ax.figure.canvas.draw() data = np.frombuffer(ax.figure.canvas.tostring_rgb(), dtype=np.uint8).reshape(ax.figure.canvas.get_width_height()[::-1] + (3,)) # 显示投影截面图 print(data.shape) print(np.array([x,y,z]).shape) plt.imshow(data) plt.show() 报错NotImplementedError: Axes3D currently only supports the aspect argument 'auto'. You passed in 'equal'.

ax.view_init(elev=45, azim=45) ax.dist = 10 # 调整坐标轴比例 ax.set_box_aspect('auto') # 隐藏坐标轴 ax.set_axis_off() # 显示投影截面图 ax.figure.canvas.draw() data = np.frombuffer(ax.figure.canvas....

通过使用了ax.view_init()函数，但是输出的图片中散点的坐标与坐标轴对应不上

同时，在调用 ax.view_init() 方法之前，确保你已经设置了坐标轴的标签和范围等属性。 如果你已经确保了上述问题，但是散点的坐标仍然与坐标轴对应不上，那么你可能需要检查数据是否正确。可以使用 print() ...

ax3d.view_init(elev=30,azim=70) ，elev和azim参数

ax3d.view_init(elev=30, azim=70) 是 Matplotlib 的 3D 绘图模块 mplot3d 中的一个函数，用于设置 3D 图形的视角。在这个函数中，elev 和 azim 是两个关键字参数： - elev (elevation) 参数代表视点的仰角...

def scatter(self): self.scatter_frame = Frame(self.init_window_name) # 创建一个竖直滚动条 scrollbar = Scrollbar(self.scatter_frame, orient=tk.VERTICAL) scrollbar.pack(side=tk.RIGHT, fill=tk.Y) self.scatter_frame.place(x=10, y=460, width=750, height=310) fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111) pd.plotting.scatter_matrix(self.df,alpha = 0.3,figsize = (10,10),grid = True,ax = ax) self.scatter_view = FigureCanvasTkAgg(fig,master = self.scatter_frame) self.scatter_view.draw() self.scatter_view.get_tk_widget().pack(side=tk.TOP, fill=tk.BOTH, expand=1) # 将滚动条绑定到FigureCanvasTkAgg上 self.scatter_view.configure(yscrollcommand=scrollbar.set) scrollbar.config(command=self.scatter_view.yview)我想在self.scatter_view画布上加一个滚轮，让图片不要被压缩显示，怎么改代码？

ax = self.scatter_view.figure.axes[0] if direction > 0: # 放大 ax.set_xlim(xdata - scale * (xdata - ax.get_xlim()[0]), xdata + scale * (ax.get_xlim()[1] - xdata)) ax.set_ylim(ydata - scale * (y...

def plots(tmp): plt.ion() for xyz in tmp: xa.append(xyz[2]) ya.append(xyz[0]) za.append(xyz[1]) plt.clf() fig = plt.gcf() ax = fig.gca(projection='3d') ax.view_init(elev=-142, azim=-21) ax.plot(xa, ya, za, 'b') plt.pause(0.1) plt.ioff() plt.show()我想把动态绘制的图保存为gif

ax.view_init(elev=-142, azim=-21) ax.plot(xa, ya, za, 'b') plt.pause(0.1) plt.ioff() # 保存当前帧为图片 plt.savefig(f"frame_{i}.png") # 合成图片为gif images = [] for i in range(len(tmp)): ...

import numpy as np import pandas as pd import time import matplotlib.pyplot as plt # 指定文件名 inputFilename = './file.dpmrpt' outputFilename = 'out' # 分组数 N = 101 sm = 1.3e-4 # 计时开始 tic = time.time() # 规范化数据 print('规范化数据中...') content = '' with open(inputFilename) as f: content = f.read() content = content.replace( '(', '' ) content = content.replace( ')', '' ) content = content.replace( 'injection-0:', '' ) # 输出文件名 filename = './file.dpmrpt.csv' print('规范化写出到{}！'.format( filename ) ) with open(filename,'w') as csv: csv.write(content) print('规范化完成！') # 加载规范化后的数据 print('加载规范化后的数据...') data = np.loadtxt(filename, skiprows=17)#读取文件并跳过前两行数据 x, y, z, u, v, w, ve = data[:,1], data[:,2], data[:,3], data[:,4], data[:,5], data[:,6], data[:,7] bin = np.linspace(x.min(), x.max(), N)#创建等差数列，将X分成N个组 out = np.zeros((N-1,7))#out为N-1行，4列矩阵 z_sym = z.copy() z_sym = -z_sym z = np.concatenate((z,z_sym))/0.002 x = np.concatenate((x,x))/0.002 y = np.concatenate((y,y))/0.002 u = np.concatenate((u,u)) print('横截面平均完成。') from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D fig = plt.figure(figsize=(12,10)) #ax1 = plt.axes(projection='3d') s1 = 1e-2 c1 = 40.0*u ax = fig.add_subplot(111,projection='3d') #这种方法可以画多个子图 ax.scatter3D(x, z, y, s = s1, c = c1, cmap='plasma',marker = ',') ax.set_xlabel('x/D', fontname='Times New Roman') ax.set_ylabel('z/D', fontname='Times New Roman') ax.set_zlabel('y/D', fontname='Times New Roman') ax.set_xlim([-15.0,30.0]) ax.set_ylim([-10.0,10.0]) ax.set_zlim([0.0,25.0]) ax.set_box_aspect(aspect=(45,20,25)) ax.tick_params(axis='x', which='major', pad=8, labelsize=8) ax.tick_params(axis='y', which='major', pad=8, labelsize=8) ax.tick_params(axis='z', which='major', pad=8, labelsize=8) plt.show() # 计时结束 toc = time.time() print('Time cost {} s'.format(toc-tic )) print('结束'),如何调整输出的三维图到合适的视角

你可以使用 view_init() 方法来调整三维图的视角。这个方法接受两个参数：elev 和 azim，分别代表...ax.view_init(elev=90, azim=0) 你可以根据自己的需要调整 elev 和 azim 的值，以得到合适的视角。

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.patches import Patch from mpl_toolkits.mplot3d.art3d import Patch3DCollection def plot_cube(edges=[10, 56, 100], origin=[10, 10, 10], alpha=0.7, color=[1, 0, 0]): # 构建立方体6个面片的XYZ坐标矩阵XYZ。每个面片4个顶点的坐标由edges和origin计算得到 XYZ = [ [[0, 0, 0], [0, 0, 1], [0, 1, 1], [0, 1, 0]], # front [[1, 1, 1], [0, 0, 1], [0, 1, 1], [1, 1, 0]], # back [[0, 1, 1], [0, 0, 0], [0, 0, 1], [0, 1, 0]], # left [[0, 1, 1], [1, 1, 1], [0, 0, 1], [1, 1, 0]], # right [[0, 1, 1], [0, 0, 1], [0, 0, 0], [0, 1, 0]], # bottom [[0, 1, 1], [0, 0, 1], [1, 1, 1], [1, 1, 0]] # top ] # 使用Patch绘制立方体6个面片 fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') faces = [ Patch(color=color), # front Patch(color=color), # back Patch(color=color), # left Patch(color=color), # right Patch(color=color), # bottom Patch(color=color) # top ] for i in range(6): x = XYZ[i][0] * int(edges[0]) + origin[0] y = XYZ[i][1] * int(edges[1]) + origin[1] z = XYZ[i][2] * int(edges[2]) + origin[2] ax.add_collection3d(Patch3DCollection([faces[i]], zs=z, zdir='z', alpha=alpha)) # 设置视角为3D视角 ax.view_init(70, 75) plt.show()前面这个python函数存在一些问题，请你改正。

这个函数的问题在于它没有使用传入的参数edges、origin、alpha和color，而是在函数内部... ax.view_init(70, 75) plt.show() 现在，这个函数可以使用传入的参数来画一个指定大小、位置、透明度和颜色的立方体了。

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D # 设置参数 k = 4 # 花瓣数 a = np.linspace(0, 2 * np.pi, 1000) # 参数a的取值范围 displacement_angle = np.pi / 5 # 错位角度 # 计算x和y的值 theta = np.linspace(0, 2 * np.pi, 1000) x = 50 * (1 + np.sin(k * a)) * np.cos(theta) y = 50 * (1 + np.sin(k * a)) * np.sin(theta) z = np.zeros_like(x) # 添加一个z维度，并初始化为0 # 绘制图像 fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') for i in range(len(x)): ax.plot([x[i], x[(i + int(displacement_angle * 1000)) % 1000]], [y[i], y[(i + int(displacement_angle * 1000)) % 1000]], [z[i], z[(i + int(displacement_angle * 1000)) % 1000]], color='purple') plt.show()优化这段代码使图形更具艺术感

ax.view_init(elev=30, azim=45) # 设置视角 ax.axis('off') # 隐藏坐标轴 plt.show() 在这个代码示例中，我添加了一些参数来优化图形的艺术感。具体来说，我调整了连线的颜色为紫色（color='purple'），线型为...

基于模拟数据sklearn.datasets.make_classification 生成4个特征，4个簇的模拟数据集，分别使用KMeans聚类、DBSCAN算法对其进行聚类

ax2.view_init(elev=20, azim=30) plt.show() 在上述代码中，我们使用make_classification函数生成了一个包含四个特征、四个簇的模拟数据集。接着，我们分别使用KMeans聚类、DBSCAN算法对数据集进行聚类，并...
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我的散点图是fluent计算得到的颗粒在三维空间的坐标分布，使用了view_init(elev,azim)后，输出的图片仅旋转了坐标轴，并未将颗粒的坐标与旋转后的坐标轴相对应

ax.view_init(elev=30, azim=30) # 将数据绕z轴旋转30度 theta = np.radians(30) c, s = np.cos(theta), np.sin(theta) x_new = x * c - y * s y_new = x * s + y * c # 更新散点数据 ax.collections[0]._offsets...

在之前训练的PixelNeRF模型后，我保存了训后的参数best_model_state_dict = F_c.state_dict()为.pth文件，现在我的需求是使用训练好的.pth文件来构建出新模型，然后输入新的图片返回新模型渲染后的图片，并且再将此图片转换成三维模型，可以实现旋转和缩放，请给出详细的代码，注意：不要使用kaolin包，实现以上的要求

def __init__(self, num_coarse=64, num_fine=128, num_channels=3): super(PixelNeRF, self).__init__() # define your model here ... def forward(self, ray_origins, ray_directions, near, far, num_...

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LiveLy-公寓管理门户：创新体验与技术实现

资源摘要信息:"LiveLy是一个针对公寓管理开发的门户应用，旨在提供一套完善的管理系统，包括社区日历、服务请求处理、会议室预订以及居民付款等综合功能。它支持管理员和居民两种不同的体验，分别通过预设的姓氏“admin”和“resident”以及PIN码“12345”进行登录验证。由于服务器有节能的睡眠机制，首次使用时可能会因为需要初始化而耗时较长，需要用户保持耐心。 根据描述，该系统特别强调了用户体验（UX）设计，特别是在移动设备上的表现。过去的公寓门户网站往往在操作简便性上存在缺陷，并且在移动设备上的适配效果不佳，LiveLy则试图打破这一固有模式，提供一个更加流畅和易于使用的平台。 从技术层面来看，LiveLy采用了以下技术栈： 1. Angular 6：这是一种由Google开发的开源前端框架，用于构建动态网页应用，支持单页面应用（SPA）的开发。Angular 6是这一框架的第六个主要版本，它在性能和安全性方面进行了显著改进，同时也提供了一套完整的前端工具链。 2. Stripe：Stripe是一个在线支付处理平台，它提供了一套API，允许开发者在应用中集成支付功能。Stripe支持多种支付方式，如信用卡、借记卡、支付钱包等，并提供了高级的安全措施，如令牌化处理，来保护用户的支付信息。 3. Java：作为后端开发语言，Java被广泛应用于企业级应用开发中，它具有跨平台、面向对象和健壮性等特点。Java的Spring Boot框架进一步简化了基于Spring的应用开发，允许快速创建独立的、生产级别的Spring基础应用。 4. Spring Boot：它是基于Spring框架的一个模块，使得开发者能够快速启动并运行Spring应用。Spring Boot提供了许多自动配置功能，简化了企业级应用的构建和部署。 5. PostgreSQL：这是一个开源的对象-关系数据库系统，它具有强大的功能和性能，广泛用于Web应用和商业应用中。PostgreSQL支持复杂的查询，具有可扩展性和高度的可靠性，是现代应用数据库的流行选择。 6. Cypress：虽然在描述中没有明确提及，但从压缩包子文件的名称列表中推断，可能指的是Cypress.io，这是一个用于现代Web应用的端到端测试工具，允许开发者编写和运行测试，确保应用的功能性和用户界面的响应性。 此外，文件名称“lively-index-master”暗示了这是一个项目源代码的主分支，其中“master”通常指代主版本或主分支，是版本控制系统中默认的、稳定的代码分支。 综合以上信息，LiveLy是一个面向社区管理的综合解决方案，它通过高效的技术架构和重视用户体验的设计理念，提供了一个适用于现代公寓管理的门户系统。随着持续开发，它可能会包含更多前沿的技术和创新的管理功能。"