现在有n*3的numpy数组储存n个数据的三维坐标，和长度n的一维数组储存对应的应力，用python画出这些坐标对应的应力三维图，应力大小用rainbow图区分，同时保证xyz轴的比例尺是一样的，图美观

好的，我可以帮你解决这个问题。你需要安装matplotlib和numpy库。

以下是一个示例代码，你可以根据你的数据进行修改：

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

# 生成三维坐标和应力数据
n = 100
data = np.random.rand(n, 3)
stress = np.random.rand(n)

# 绘制三维图
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
ax.scatter(data[:, 0], data[:, 1], data[:, 2], c=stress, cmap='rainbow')
ax.set_xlabel('X Label')
ax.set_ylabel('Y Label')
ax.set_zlabel('Z Label')
ax.set_box_aspect([np.ptp(data[:,0]), np.ptp(data[:,1]), np.ptp(data[:,2])])
plt.show()

这段代码会生成一个三维图，其中坐标轴的比例尺是相同的，应力大小用rainbow图区分。你可以根据自己的需求进行修改。

相关问题

现在有n*3的numpy数组储存n个数据的三维坐标，和长度n的一维数组储存对应的应力，筛选出Z轴坐标介于a与b之间的点，用python画出这些坐标对应的应力三维图，应力大小用rainbow图区分，同时保证xyz轴的比例尺是一样的，图美观

好的，针对您的问题，我来给出一个Python的代码实现：

首先，我们需要导入一些库，包括numpy、matplotlib等：

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

接着，我们可以生成一个n*3的随机numpy数组，和一个长度为n的一维数组，来模拟您的数据：

n = 100
coords = np.random.rand(n, 3)
stress = np.random.rand(n)

接下来，我们可以根据Z轴坐标的范围a和b，筛选出符合条件的点的索引：

a, b = 0.3, 0.7
idx = np.where((coords[:, 2] > a) & (coords[:, 2] < b))[0]

然后，我们可以根据这些索引，从coords和stress中获取符合条件的数据：

coords_filt = coords[idx, :]
stress_filt = stress[idx]

接下来，我们可以根据stress_filt的大小，来生成一个颜色映射（cmap）：

cmap = cm.get_cmap('rainbow')
colors = cmap(stress_filt)

然后，我们可以绘制三维图形：

fig = plt.figure(figsize=(8, 8))
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')

ax.scatter(coords_filt[:, 0], coords_filt[:, 1], coords_filt[:, 2], c=colors)

ax.set_xlabel('X')
ax.set_ylabel('Y')
ax.set_zlabel('Z')
ax.set_xlim([0, 1])
ax.set_ylim([0, 1])
ax.set_zlim([0, 1])
ax.set_box_aspect([1, 1, 1])
plt.show()

这样，我们就完成了绘图，其中，figsize参数可以调整图形的大小，projection参数指定了绘制三维图形，c参数指定了每个点的颜色，set_xlabel等方法可以设置坐标轴的标签，set_xlim等方法可以设置坐标轴的范围，set_box_aspect方法可以保证xyz轴比例尺相同。

完整代码如下：

将一个n*3的numpy和1*3的numpy数组按列合并

您可以使用numpy模块中的concatenate函数将一个n*3的numpy数组和1*3的numpy数组按列合并。具体实现方法如下：

import numpy as np

# 生成一个n*3的numpy数组
arr1 = np.random.rand(5, 3)
print("arr1 shape:", arr1.shape)
print("arr1:", arr1)

# 生成一个1*3的numpy数组
arr2 = np.array([1, 2, 3]).reshape(1, -1)
print("arr2 shape:", arr2.shape)
print("arr2:", arr2)

# 使用concatenate函数按列合并
result = np.concatenate((arr1, arr2), axis=0)

print("result shape:", result.shape)
print("result:", result)

输出结果为：

arr1 shape: (5, 3)
arr1: [[0.22375957 0.30889207 0.7559323 ]
 [0.30150094 0.49554708 0.63399332]
 [0.78774532 0.59915793 0.13907708]
 [0.21433207 0.30091976 0.52053389]
 [0.36300591 0.2493658  0.66726204]]
arr2 shape: (1, 3)
arr2: [[1 2 3]]
result shape: (6, 3)
result: [[0.22375957 0.30889207 0.7559323 ]
 [0.30150094 0.49554708 0.63399332]
 [0.78774532 0.59915793 0.13907708]
 [0.21433207 0.30091976 0.52053389]
 [0.36300591 0.2493658  0.66726204]
 [1.         2.         3.        ]]

其中reshape函数用于将一维数组转换为二维数组，axis参数用于指定按列合并。