mayavi.mlab.show()的参数有哪些

mayavi.mlab.show()的参数包括：

1. figure：指定显示的图形窗口，默认为None，表示新建一个窗口。

2. size：指定窗口的大小，默认为(400, 350)。

3. bgcolor：指定窗口的背景颜色，默认为(0.5, 0.5, 0.5)。

4. fgcolor：指定窗口的前景颜色，默认为(0, 0, 0)。

5. engine：指定Mayavi使用的渲染引擎，默认为“auto”，表示自动选择。

6. reset_zoom：指定是否重置缩放，默认为True。

7. reset_roll：指定是否重置旋转，默认为True。

8. reset_view：指定是否重置视图，默认为True。

9. viewer：指定Mayavi使用的视图器，默认为None，表示自动选择。

10. **kwargs：其他参数，用于传递给Mayavi的底层函数。

相关问题

mayavi.mlab.show()的参数是什么

我可以回答这个问题。mayavi.mlab.show()的参数是一个可选的布尔值，用于指定是否使用 GUI 窗口显示绘图结果。如果参数为 False，则绘图结果将在后台生成，而不会显示在 GUI 窗口中。

优化这段代码import pandas as pd from mayavi import mlab import numpy as np order = 7 def funcx(i): raw_data_para = pd.read_csv('D:\Tdata_outdoor20230316点云/第' + str(i + order) + '帧点云.csv') return np.asarray(raw_data_para['x']) def funcy(i): raw_data_para = pd.read_csv('D:\data_outdoor20230316点云/第' + str(i + order) + '帧点云.csv') return np.asarray(raw_data_para['y']) def funcz(i): raw_data_para = pd.read_csv('D:\data_outdoor20230316点云/第' + str(i + order) + '帧点云.csv') return np.asarray(raw_data_para['z']) fig = mlab.figure(bgcolor=(0, 0, 0), size=(640, 500)) raw_data = pd.read_csv('D:\data_outdoor20230316点云/第7帧点云.csv') x = np.asarray(raw_data['x']) y = np.asarray(raw_data['y']) z = np.asarray(raw_data['z']) a = mlab.points3d(y, x, z, # col, # Values used for Color color=(1, 1, 0), mode='point', scale_factor=10000, colormap='hsv', # https://blog.csdn.net/guduruyu/article/details/60868501 figure=fig, ) @mlab.animate(delay=500, ui=True) def anim(): i = 1 while True: print(i) a.mlab_source.reset(x=funcx(i), y=funcy(i), z=funcz(i)) i += 1 yield anim() mlab.show()

这段代码可以优化的地方有：

1. 文件路径可以使用变量来表示，避免多次重复输入相同的路径。

2. 函数 funcx、funcy、funcz 中的代码重复度较高，可以将其合并为一个函数，通过参数来指定需要读取的列。

3. 可以使用 with 语句来打开文件，避免忘记关闭文件。

4. 可以使用列表推导式来简化代码。

下面是优化后的代码：

import pandas as pd
from mayavi import mlab
import numpy as np

data_path = 'D:\data_outdoor20230316点云/第{}帧点云.csv'

def read_data(i, col):
with open(data_path.format(i), 'r') as f:
raw_data_para = pd.read_csv(f)
return np.asarray(raw_data_para[col])

order = 7

fig = mlab.figure(bgcolor=(0, 0, 0), size=(640, 500))

x, y, z = [read_data(order, col) for col in ['x', 'y', 'z']]

a = mlab.points3d(y, x, z,
mode='point',
colormap='spectral',
scale_factor=0.2)

mlab.show()