python 3d图形 截面

您可以使用Matplotlib库来创建Python中的3D图形，并通过设置截面来显示特定部分的图像。以下是一个示例代码，演示如何创建一个3D图形并设置截面：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 创建数据
x = np.linspace(-5, 5, 100)
y = np.linspace(-5, 5, 100)
X, Y = np.meshgrid(x, y)
Z = np.sin(np.sqrt(X**2 + Y**2))

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

# 绘制3D图形
ax.plot_surface(X, Y, Z, cmap='viridis')

# 设置截面
cset = ax.contourf(X, Y, Z, zdir='z', offset=-2)

# 显示图形
plt.show()

相关问题

这不是三维图形，我需要三维图形

对于三维图形，如果你想要在Python中创建实心的二维圆盘（也被称为环形截面），你可以使用Matplotlib的`Axes.plot_surface`函数结合一些额外的数学计算。例如，你可以生成一系列同心圆环作为环形的截面，然后将它们堆叠起来形成三维效果。这里有一个基本示例：

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

# 定义环形的参数
inner_radius = 0.1
outer_radius = 0.4
steps = 100  # 环的数量
height = 0.05  # 每层的高度

# 创建数据
r = np.linspace(inner_radius, outer_radius, steps)
theta = np.linspace(0, 2 * np.pi, steps, endpoint=False)
R, T = np.meshgrid(r, theta)
x = R * np.cos(T)
y = R * np.sin(T)

# 创建三维集合
z = np.full_like(x, height / 2)
collection = Poly3DCollection([list(zip(x.ravel(), y.ravel(), z.ravel()))])

# 绘制并设置属性
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
ax.set_xlabel('X Label')
ax.set_ylabel('Y Label')
ax.set_zlabel('Z Label')

ax.add_collection3d(collection, zs=0, zdir='x')
ax.view_init(elev=30, azim=-60)  # 观察角度

plt.show()

这个示例会创建一个从内向外逐渐增大的环形立体结构。

3d打印轮廓偏置算法

### 3D 打印中轮廓偏置算法的实现与应用

#### 轮廓偏置算法概述
在3D打印过程中，为了确保模型能够被正确切片并生成G代码指令，通常需要对模型的每一层进行轮廓提取，并在此基础上执行偏置操作。偏置是指沿着给定路径向外或向内扩展一定距离的过程。对于封闭形状而言，外偏置会增加面积而内偏置则减少面积。

#### 偏置算法的具体实现方式
一种常见的做法是基于离散几何的方法来完成这一过程：

1. **获取原始轮廓**
首先从STL或其他格式的3D模型数据中解析出每层截面的二维轮廓信息。这些轮廓由一系列顶点坐标组成[^3]。

2. **计算法线方向**
对于每个边缘上的点，求解其所在直线段的方向矢量以及垂直于此方向的单位法线向量n(x, y)，这决定了新位置相对于原点位移的方向。

3. **确定偏置距离d**
用户指定一个正数作为偏置的距离参数；当该值为正值时表示外扩，负值表示收缩。

4. **移动各节点**
将所有端点沿各自对应的法线方向平移到新的位置P' = P ± d * n (其中"+"代表外部扩张,"-"内部缩小).

5. **处理自交情况**
如果经过上述变换后的图形出现了交叉现象，则需进一步调整直至消除这种异常状况为止。可以采用诸如布尔运算之类的高级技术来进行修正。

6. **输出最终结果**
完成以上步骤之后便得到了所需的偏置后的新轮廓，可用于后续加工工序如填充、支撑结构添加等环节。

import numpy as np

def offset_contour(contour_points, distance):
    """
    计算给定闭合多边形轮廓的偏置版本
    
    参数:
        contour_points : list of tuples [(x1,y1),...,(xn,yn)]
            输入的闭合多边形顶点序列
        distance      : float 
            正数值表示外侧偏置; 负数值表示内侧偏置
            
    返回:
         新的偏置后的多边形顶点列表
    """

    def unit_normal(p1, p2):
        dx, dy = p2[0]-p1[0], p2[1]-p1[1]
        length = np.sqrt(dx*dx + dy*dy)
        
        if abs(length)<1e-8: # 处理退化情形
            return (0., 0.)
            
        nx, ny = -distance*nx,-distance*ny)

    new_contour = []
    
    num_pts = len(contour_points)
    
    for i in range(num_pts):
        prev_point = contour_points[(i-1)%num_pts]
        curr_point = contour_points[i]
        next_point = contour_points[(i+1)%num_pts]

        vec_prev_curr = tuple(np.subtract(curr_point,prev_point))
        vec_next_curr = tuple(np.subtract(next_point,curr_point))

        normal_vector = unit_normal(vec_prev_curr,vec_next_curr)
        
        shifted_pt = tuple(map(sum, zip(normal_vector, curr_point)))
        new_contour.append(shifted_pt)
                
    return new_contour