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vedo是Python实现的一个用于辅助科学研究的3D可视化库。
vedo的visual子模块包含了管理对象及其属性的可视化和外观的基类。
这些类可以单独实例化，但是没有用处。一般是由子类的实例调用它们封装的方法。
这里整理了visual模块的类派生的子类。后面学习这些类时，根据它们的子类的实例来测试这些类的实际效果。
参考：vedo官方文档
1. visual模块的继承关系
visual模块的类都继承自CommonVisual基类，这些派生的子类又是其它模块的类的基类。
下图是和visual模块的类和其他模块之间的继承关系：
2. 基类CommonVisual的方法
CommonVisual封装的可视化相关的函数和属性，可以用来管理所有对象。
这里先创建一个球体和立方体，以此为基础进行后续测试：
import vedo
# 半径为0.7的球体
s = vedo.Sphere(r=0.7)
# 立方体
c = vedo.Cube()
# 使用窗口展示图形，N表示渲染空间的数目，size控制窗口大小
vedo.show([s, c], N=2, size=(800, 300))
后续使用c来表示CommonVisual类的实例，c.method表示类的方法。
2.1 获取对象信息
2.1.1 对象本身信息
c.print()
打印对象本身
s.print()
c.print()
2.1.2 对象的查找表
c.LUT
以numpy格式返回对象的查找表。
查找表是VTK中用于将标量和颜色对应的映射表。
会返回一个列表，列表的长度表示设定的颜色数，列表中每个元素是颜色的rgb值和透明度值，范围在[0, 1]。
# 含有红、绿、黄3个颜色的LUT值，透明度值都是1(不透明)
[[1. 0. 0. 1.]
[0. 1. 0. 1.]
[1. 1. 0. 1.]]
LUT是内部的颜色映射器的数组展示，虽然可以使用数组直接给LUT赋值，但是没有意义。一般在使用cmap或build_lut时，会在内部自动改写LUT。
2.1.3 对象标量范围
c.scalar_range()
设置或获取对象可视化的标量范围。
跟LUT一样，可以设置，但是没实用。一般用来获取标量范围，然后据此进行相关操作。
2.1.4 对象缩略图
c.thumbnail()
创建对象的缩略图，并以数组的形式返回。
缩略图相当于展示窗口的截图，返回的数组表示这个截图的每个点的rgb颜色值。
具体参数：
zoom=1.25，指定窗口缩放大小。size=(200, 200)，指定截图的宽、高像素值。bg='white'，指定物体空间的背景颜色。azimuth=0，截图时相机旋转的方位角。elevation=0，截图时相机提升的高度。axes=False，截图是否带坐标系。
// 生成大小为5x5像素的缩略图数组
print(s.thumbnail(size=5, 5))
[[[255 255 255]
[223 223 223]
[196 192 193]
[255 255 255]
[255 255 255]]
...
[[255 255 255]
[223 223 223]
[191 191 191]
[255 255 255]
[255 255 255]]]
展示用的原图，和生成的缩略图转为像素图之后的图片：
2.2 呈现对象
2.2.1 在窗口显示
c.show(**options)
创建一个Plotter类的实例，或者使用现存的最后一个实例来显示单个对象。
这个方法是vedo.plotter.show的快捷方式。如果有超过一个对象需要显示，就得使用show(c1, c2, ..., options)。
返回使用的Plotter类的实例。
1.2.2 对象可见性
c.on() 打开对象的可见性。
c.off() 关掉对象的可见性。
c.toggle() 切换对象的可见性。
2.2.3 对象颜色
c.color()
设置一个颜色，或沿着标度值变化的一组颜色。
参数说明：
col，颜色或颜色组；alpha=None，列表，用于指定沿着标量范围变化的透明度；vmin=None，指定标量范围的最小值；vmax=None，指定标量范围的最大值；
目前只有PointsVisual子类继承了这个方法，并且实现时只能直接指定一个颜色和透明度，无法设置颜色组。 
2.2.4 对象透明度
c.alpha(alpha, vmin=None, vmax=None)
沿着标度值范围分配一系列的透明度。
当alpha=(0.0, 0.3, 0.9, 1)，且标量范围在-10到150时，所有单元格的标量值，在接近-10的都会变透明，在1/4范围处的透明度是0.3，值接近150时不透明。
设置alpha=[(-5, 0), (35, 0.4), (123, 0.9)]时，单元格值低于-5是透明的，高于123时是90%的不透明度。
只有PointsVisual子类和ImageVisual子类继承了这个方法，且只能指定或获取透明度，无法设置渐变的透明度。
2.3 添加标度条
2.3.1 2D标度条
c.add_scalarbar()
为对象附加一个2D的标度条。2D标度条是画在窗口上的，不会随物体转动。
只有在对象颜色映射器不为空时，才能成功创建2D标度条，表示标量值对应的颜色变化。
具体参数如下：
title=""，标度条的标题；pos=(0.775， 0.05)，标度条左下角的位置坐标。也可以是[0, 1]范围内的一对(x, y)坐标，分别表示左下角和右上角的位置。title_yoffset=15，标题和颜色标度条在垂直方向上的偏移值。size=(80, 400)，像素值(宽, 高)，表示标量条的尺寸。font_size=12，标题和数值标签使用的字体大小。nlabels=None，数值标签的数目。c=None，标度条文字的颜色。horizontal=False，是否水平放置标量条。use_alpha=True，颜色栏本身的透明度。label_format=':6.3g'数字标签的格式字符串，C格式。
# 按球体的y坐标的大小设定不同的颜色
s.cmap(["red", "yellow", "green"], s.vertices[:,1])
print(s.LUT)
s.add_scalarbar()
s.show()
输出LUT
[[0.99607843 0.11764706 0.12156863 1. ]
[1. 1. 0.21176471 1. ]
[0.01568627 0.49803922 0.0627451 1. ]]
展示图：
2.3.2 3D标度条
c.add_scalarbar3d()
与对象关联一个3D的标度条，并加到场景中。3D标度条可以随物体转动。
可以使用c.scalarbar访问这个标度条。
具体参数如下：
title=""，标度条的标题；pos=None，参数未说明size=(0, 0)，标度条的(厚度, 长度)；title_font=""，标题字体title_xoffset==-1.2，标题和颜色标度条之间的水平间距；title_yoffset=0.0，标题和颜色标度条之间的垂直间距；title_size=1.5，参数未说明title_rotation=0.0，标题的旋转角度；nlabels=9，数字标签的个数；label_font=""，标签的字体；label_size=1，标签的缩放比例；label_offset=0.375，数字标签和刻度之间的间隔；label_rotation=0，标签旋转的角度；label_format=""，浮点值和整值标签的格式；italic=0，标签数字斜体；c=None，标签数字颜色；draw_box=True，在颜色条周围绘制边框；above_text=None，参数未说明below_text=None，参数未说明nan_text="NaN"，参数未说明categories=None，制作类别标度条，输入列表的格式为[value, color, alpha, textlabel]；
2.4 未实装或阉割的功能
2.4.1 鼠标操作性
c.pickable(value=None) 设置或访问对象的可选取性(是否可以被鼠标选择)。
c.draggable(value=None) 设置或访问对象的可拖拽性。
这两个值可以设置和获取成功，但是展示时没有实际效果。
2.4.2 事件
c.add_observer(event_name, func, priority) 添加一个回调函数，事件触发时被调用。
c.invoke_event(event_name) 主动触发事件。
通过add_observer添加事件，绑定回调函数后，可以通过invoke_event触发这个事件。
事件名称可以任意填。但是它会发出警告：事件名称不合法，应该用VTK规定的事件名。
VTK中事件名是根据触发条件起的，如：KeyPress、MouseMove。但是即使填这些名字，在演示的窗口无法通过鼠标和键盘的操作触发事件。
2.4.3 相机设置
c.use_bounds(value=None) 设置当前相机在重置时是否忽略对象边界。
设定这个选项，并变换相机位置后，再使用plotter.reset_camera，在展示窗口无实际效果。
以上是visual模块的继承关系，和基类CommonVisual的方法。
更多关于数据可视化的内容参考：Python数据可视化笔记
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