带地形的密度反演切片怎么画出来的，给个代码

带地形的密度反演通常涉及到地球物理中的地震成像技术，例如旅行时间反演（Travel Time Tomography，简称Tomo）。这种技术用于从地震波数据推断地下结构的密度分布。绘制切片的过程需要结合数值计算和可视化库。

以下是Python的一个简化示例，使用了seismic Unix (SEGY) 数据文件，并利用PyVista库进行三维数据的可视化：

import numpy as np
from pyvista import examples
import matplotlib.pyplot as plt

# 加载地震数据
segy_file = examples.download_tutorial_data('tomo_2d.sgy')  # 使用的是一个虚构的SEGY文件名
data = segyfile.data[:, :, :]

# 反演得到的密度模型（这里假设已经完成了反演）
density_model = data[:, :, 0]  # 假设密度信息存储在第一维

# 提取特定切片
slice_depth = 500  # 指定切片深度
slice_index = np.argmin(np.abs(density_model[:, slice_depth]))
x, y, z = np.meshgrid(range(data.shape[0]), range(data.shape[1]), [slice_depth], indexing='ij')
slice_xz = density_model[slice_index, :, :]

# 创建并显示切片图
fig, ax = plt.subplots(subplot_kw={'projection': '3d'})
ax.plot_surface(x, y, slice_xz, cmap='viridis', rstride=1, cstride=1)
ax.set_title(f'Depth {slice_depth} Slice of Density Model')
ax.set_xlabel('X')
ax.set_ylabel('Y')
ax.set_zlabel('Density')

plt.show()