用matplotlib.tri.Triangulation创建Matplotlib的plot_trisurf中的三角剖分

Question

我试图使用matplotlib.tri.Triangulation为matplotlibs plot_trisurf生成三角形。我想指定三角形，而不是matplotlib.tri.Triangulation使用的Delaunay三角剖分，因为它不适用于某些情况，例如xz或yz平面中的三角形。我不知道这是否会解决问题，但我似乎是一个好的尝试。

问题是三角剖分需要一个(n,3)数组，n是三角形的数目。引用matplotlib.org上的页面“对于每个三角形，构成三角形的三个点的索引，按逆时针方向排列。”api.html#matplotlib.tri.Triangulation。我无法辨别如何以正确的形式创建数组，也就是说，如果我想要帮助的话。我很感谢你的帮助。

到目前为止，我已经尝试了一些东西，但下面是我最后一次尝试的样子：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import matplotlib.tri as mtri

fig = plt.figure()
ax = fig.gca(projection='3d')

x1=0
x2=1
x3=1
x4=0

y1=0
y2=0
y3=2
y4=2

x=[]
y=[]
x.append(x1)
x.append(x2)
x.append(x3)
x.append(x4)
y.append(y1)
y.append(y2)
y.append(y3)
y.append(y4)
z=np.zeros(8)

triang = mtri.Triangulation(x, y, triangles=[[[x1,y1],[x2,y2],[x3,y3]],[[x3,y3],[x4,y4],[x2,y2]]])

ax.plot_trisurf(triang, z, linewidth=0.2, antialiased=True)

ax.view_init(45,-90)
ax.set_xlabel("X")
ax.set_ylabel("Y")
ax.set_zlabel("Z")
ax.set_aspect("equal")

fig.set_size_inches(8,8)

plt.show()

Answer 1

matplotlib页面上有一个例子，显示了如何使用点和三角形创建matplotlib.tri.Triangulation。由于这可能是不必要的复杂，我们可能会进一步简化。

让我们拿4分，这应该是两个三角形。triangles参数将以点的索引的形式指定三角形的角。正如文件上说的，

triangles：形状的整数array_like (Ntri3)，可选 对于每个三角形，构成三角形的三个点的指数，按逆时针顺序排列。。。

考虑这段代码，其中我们有一个(4,2)数组，指定点坐标，对一行中的每个点都有x和y坐标。然后，我们从他们创建三角形，通过使用应构成三角形逆时针方式的点的因地制宜。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.tri as mtri

xy = [[0.3,0.5],
      [0.6,0.8],
      [0.5,0.1],
      [0.1,0.2]]
xy = np.array(xy)

triangles = [[0,2,1],
             [2,0,3]]

triang = mtri.Triangulation(xy[:,0], xy[:,1], triangles=triangles)
plt.triplot(triang, marker="o")

plt.show()

第一个三角形由点0, 2, 1和2,0,3的第二个点组成。下面的图形显示了该代码的可视化。

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然后，我们可以创建一个z值列表，并在3D中绘制相同的图。

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

xy = [[0.3,0.5],
      [0.6,0.8],
      [0.5,0.1],
      [0.1,0.2]]
xy = np.array(xy)

triangles = [[0,2,1],
             [2,0,3]]

triang = mtri.Triangulation(xy[:,0], xy[:,1], triangles=triangles)

z = [0.1,0.2,0.3,0.4]

fig, ax = plt.subplots(subplot_kw =dict(projection="3d"))
ax.plot_trisurf(triang, z)

plt.show()

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