Matplotlib如何可视化3D图像？

Matplotlib可以通过mplot3d子库可视化3D图像。下面是一些演示代码，可以用于可视化3D医学图像：

import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d.art3d import Poly3DCollection

# 读取3D医学图像数据
data = ...

# 获取数据的形状和边界
x, y, z = data.shape
xmin, xmax = 0, x
ymin, ymax = 0, y
zmin, zmax = 0, z

# 创建3D图形对象
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')

# 创建立方体并添加到图形中
verts = [(xmin, ymin, zmin), (xmax, ymin, zmin), (xmax, ymax, zmin), (xmin, ymax, zmin),
         (xmin, ymin, zmax), (xmax, ymin, zmax), (xmax, ymax, zmax), (xmin, ymax, zmax)]
faces = [[0, 1, 2, 3], [4, 5, 6, 7], [0, 1, 5, 4], [1, 2, 6, 5], [2, 3, 7, 6], [3, 0, 4, 7]]
collection = Poly3DCollection([verts[face] for face in faces], alpha=0.25, facecolor='blue', edgecolor='k')
ax.add_collection3d(collection)

# 设置坐标轴范围和标签
ax.set_xlim3d(xmin, xmax)
ax.set_ylim3d(ymin, ymax)
ax.set_zlim3d(zmin, zmax)
ax.set_xlabel('X')
ax.set_ylabel('Y')
ax.set_zlabel('Z')

# 显示图形
plt.show()

该代码创建了一个立方体，并将其添加到3D图形中。您可以将`data`替换为您自己的3D医学图像数据，并根据需要修改图形的属性和样式。需要注意的是，对于大规模的3D医学图像数据，需要考虑计算资源和内存的限制，并选择合适的算法和技术进行处理。