如何在matplotlib中绘制三维视图中的二维流线

Question

我需要绘制像这这样的3d视图中的2d流线。正如帖子所建议的，我需要从2d图中提取流线和箭头，然后将其转换为3d数据。如何利用mplot3d将二维流线型数据转换为三维数据和绘图？

提前感谢

拉杰

编辑：@gg349，在你的帮助下，我可以在3d视图中绘制流线型图。情节是这里

我有两个问题：

1. 如何从流图中提取箭头并将其绘制为3d，就像您在早期的帖子中所做的那样
2. 如何提取imshow()数据并将其绘制为3d。带有imshow()的2d流线是这里

Answer 1

这个例子应该让您开始：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

fig_tmp, ax_tmp = plt.subplots()
x, y = np.mgrid[0:2.5:1000j, -2.5:2.5:1000j]
vx, vy = np.cos(x - y), np.sin(x - y)
res = ax_tmp.streamplot(x.T, y.T, vx, vy, color='k')
fig_tmp.show()
# extract the lines from the temporary figure
lines = res.lines.get_paths()
#for l in lines:
#    plot(l.vertices.T[0],l.vertices.T[1],'k')

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
for line in lines:
    old_x = line.vertices.T[0]
    old_y = line.vertices.T[1]
    # apply for 2d to 3d transformation here
    new_z = np.exp(-(old_x ** 2 + old_y ** 2) / 4)
    new_x = 1.2 * old_x
    new_y = 0.8 * old_y
    ax.plot(new_x, new_y, new_z, 'k')

这将产生一个中间的临时数字：

​

从中提取线条。然后，将你的2d应用到你喜欢的3d点变换中，并在一个新的3d图形中画出相同的线条：

​

Answer 2

pyplot.streamplot返回“行”和“箭头”。

“线”由流图函数中的一对插值点( x，y)组成。一个特定的流线从一个种子点开始(我猜是均匀分布的)，当流线内的积分器给出相同的点超过5次时就结束了。然后选择下一个种子并重复这个过程。

“箭头”实际上是关于由图(Gca)测量的边缘点的补丁对象的信息，而不是“线条”。这就是为什么如果得到res.arrows.get_paths()和它的绘图顶点，它从0到(figsize-2)*dpi和(图1-2)*dpi。

原则上，我们可以反转逻辑并得到箭头。但我觉得那会很乏味。所以更好的方法是，从“线”中获取一个特定流线的所有部分。映射到3d并使用一个或多个段绘制3D箭头，具体取决于所需箭头的密度。

从“线条”中获取单个流线的条件是。1.如果连续两个部分的所有四个点都不同，则采用新的流线。2.如果连续两段的所有四个点对超过5对相同，则为流线结束。

一个天真的解决方案可能是

    fig = figure(figsize=(8,6), dpi =160)

    ax = fig.add_subplot(111, projection='3d' )
    i = 0
    for line in lines:
        i += 1
        old_x = line.vertices.T[0]
        old_y = line.vertices.T[1]
        # apply for 2d to 3d transformation here
        new_z = np.exp(-(old_x ** 2 + old_y ** 2) / 4)
        new_x = 1.2 * old_x
        new_y = 0.8 * old_y
        ax.plot(new_x, new_y, new_z, 'k')

        if i%10 ==1:
            ax.quiver(new_x[0],new_y[0],new_z[0],new_x[0]-new_x[1],new_y[0]-new_y[1],new_z[0]-new_z[1], length=0.2)