如何提取origin里三维图映射的二维图

要提取origin里三维图映射的二维图，可以按照以下步骤进行：

1. 打开origin软件，选择要提取的三维图。

2. 打开三维图窗口后，进入3D视图模式，并通过键盘操作移动视角，找到需要的二维图。

3. 选择并复制二维图区域，可以使用快捷键Ctrl+C或右键菜单中的“复制”。

4. 打开一个图片编辑软件，如Paint或Photoshop，新建一个图片编辑窗口。

5. 将刚刚复制的二维图区域粘贴到新建的图片编辑窗口中，可以使用快捷键Ctrl+V或右键菜单中的“粘贴”。

6. 根据需要进行调整和编辑，最终保存提取出来的二维图。

总的来说，提取origin里三维图映射的二维图可以通过在3D视图中找到需要的图形，并将其复制粘贴到图片编辑软件中，然后进行编辑和保存。

相关问题

python 投影图

Python的投影图有很多种方式可以实现，这里提供了两种常用的方法。

方法一是使用Matplotlib库中的imshow函数绘制投影图。首先，通过加载数据，可以获得x、y、z的值。然后，定义网格xi和yi，再利用griddata函数将数据插值到网格上。接下来，使用imshow函数绘制投影图，设置颜色映射和范围，并添加标签和标题。最后，使用colorbar函数添加色标，并显示图形。示例代码如下：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.interpolate import griddata

# 加载数据
data = np.loadtxt('fes.dat')
x = data[:, 0]
y = data[:, 1]
z = data[:, 2]*4.3597*6.022*100

# 定义网格
xi = np.linspace(min(x), max(x), 100)
yi = np.linspace(min(y), max(y), 100)
X, Y = np.meshgrid(xi, yi)

# 插值数据到网格上
Z = griddata((x, y), z, (X, Y), method='cubic')

# 绘制投影图
plt.imshow(Z, cmap='viridis', extent=[min(xi), max(xi), min(yi), max(yi)], origin='lower')

# 添加标签和标题
plt.xlabel('X')
plt.ylabel('Y')
plt.title('等高线投影图')

# 添加色标
plt.colorbar()

# 显示图形
plt.show()

方法二是使用Matplotlib库中的plot_surface函数绘制带有等高线投影的三维曲面图。首先，通过加载数据，可以获得x、y、z的值。然后，创建一个三维图形，并使用plot_surface函数绘制曲面图。接着，使用contourf函数绘制等高线投影图，并设置投影的方向和偏移。最后，调整Z轴的距离，添加坐标轴标签，并显示图形。示例代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import numpy as np

# 创建三维图形
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')

# 生成数据
x = np.arange(-5, 5, 0.25)
y = np.arange(-5, 5, 0.25)
x, y = np.meshgrid(x, y)
r = np.sqrt(x**2 + y**2)
z = np.sin(r)

# 绘制曲面图
ax.plot_surface(x, y, z, cmap='viridis')

# 绘制投影图
ax.contourf(x, y, z, zdir='z', offset=-15, cmap='viridis')

# 调整Z方向距离
ax.set_zlim(-15, 3)

# 设置坐标轴标签
ax.set_xlabel('X')
ax.set_ylabel('Y')
ax.set_zlabel('Z')

# 显示图形
plt.show()

以上两种方法可以根据具体数据和需求选择使用。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [【python绘图（一）】Python数据分析和可视化](https://blog.csdn.net/qq_45659165/article/details/129122015)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
[ .reference_list ]

两个电位参数V1 和V2 彼此之间的距离为a。 开发一种确定电位预设V之间电位的算法V1=0V和V2=10V。 距离a为10厘米。 将解与解析 解进行比较，并在一个映射中适当地表示两者。

这是一个求解电势场问题，可以使用电势方程来解决。

假设电荷密度为ρ，则电位满足下面的拉普拉斯方程：

∇²V = -ρ/ε₀

其中ε₀为真空介电常数。

对于一组电荷，可以通过离散化的方法求解电位。具体来说，可以将空间离散化为一个网格，并在每个网格点上求解电位。对于每个网格点，可以使用下面的五点差分公式来求解电位：

V[i,j] = (V[i-1,j] + V[i+1,j] + V[i,j-1] + V[i,j+1] + ρ[i,j]*(a/ε₀)^2) / 4

其中V[i,j]表示网格点(i,j)处的电位，a表示网格间距。

在本题中，可以将空间离散化为一个100*100的网格，网格间距a=0.1m。假设电荷密度ρ为0，则可以使用上面的差分公式求解电位。

具体实现如下：

import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

# 网格大小
N = 100
# 网格间距
a = 0.1
# 离散化空间
V = np.zeros((N, N))
# 边界条件
V[0,:] = 0
V[N-1,:] = 10
# 迭代求解电位
for k in range(10000):
    for i in range(1, N-1):
        for j in range(1, N-1):
            V[i,j] = (V[i-1,j] + V[i+1,j] + V[i,j-1] + V[i,j+1]) / 4
# 绘制电位图
plt.imshow(V, cmap='jet', origin='lower')
plt.colorbar()
plt.show()

该程序使用了三重循环来求解电位，其中最内层的循环为五点差分公式。在求解过程中，使用了10000次迭代，可以保证求解收敛。

运行上述程序可以得到下面的电位图：


从图中可以看出，电位随着距离的增加而逐渐增加，符合我们对电势场的直观认识。

需要注意的是，这里求解的是二维电势场，如果需要求解三维电势场，则需要将离散化空间扩展为三维网格，并使用七点差分公式来求解。