ax.view_init参数

最新推荐文章于 2025-04-04 23:17:24 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_38804553/article/details/103368577
本文探讨了在三维可视化中使用仰角方位角进行视图初始化的方法，具体介绍了如何通过设置角度参数实现特定视角展示，如原始形状的可视化。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

仰角 方位角

ax_3d[0].view_init(0, 90)
90,0的话就是原始形状，数据什么样，可视化结果什么样

view_init(elev,azim)函数的使用
zjy123078_zjy的博客
10-08 6761
转换视角进行观察，通过设置view_init(elev,azim)两个参数变化时，观察图像的变化 # ############################################################################# # Compute clustering print("Compute unstructured hierarchical clusterin...
TypeError: Axes3D.view_init() got an unexpected keyword argument ‘roll‘——版本问题
whitedrogen的博客
03-02 2422
删除roll关键字参数。
使用pywavefront渲染人体三维obj文件并解释ax.view_init函数参数
u010312678的专栏
04-04 282
file_path,# 创建3D坐标轴# 获取顶点数据# 设置光线# 设置3维坐标的坐标轴取值范围# 设定视角。elev：视角的仰角，范围通常在-90到90度之间；azim：视角的方位角，范围通常在0到360度之间。
python matplotlib.pyplot add_subplot 绘制三维图如何获取视角（角度）、设定视角？（ax.azim、ax.elev、ax.view_init(elev, azim)）
Dontla的博客
06-08 2687
# -*- coding: utf-8 -*- """ @File : test.py @Time : 2020/5/26 18:09 @Author : Dontla @Email : sxana@qq.com @Software: PyCharm """ from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # np.random.seed(11) n =
python3D绘图之view_init()中的视角转换
noah_cyz的博客
01-22 4万+
view_init(elev,azim)两个参数变化时图像的变化 from sklearn.datasets.samples_generator import make_circles data,target=make_circles(100,factor=0.1,noise=0.1) from mpl_toolkits import mplot3d r=np.exp(-(data**2).su
matplotlib学习笔记（七）
weixin_46753186的博客
11-28 2015
mplot3d工具：Matplotlib绘制3D曲面ax.plot_surface()、3D散点图ax.scatter、3D条形柱状图ax.bar
ax3d.view_init(elev=30,azim=70) ，elev和azim参数
10-31
`ax3d.view_init(elev=30, azim=70)` 是 Matplotlib 的 3D 绘图模块 mplot3d 中的一个函数，用于设置 3D 图形的视角。在这个函数中，`elev` 和 `azim` 是两个关键字参数： - `elev` (elevation) 参数代表视点的仰角...
ax.view_init
04-04
ax.view_init() is a method in Matplotlib library for setting the initial viewing angle of a 3D plot. It takes two arguments, theta and phi, which determine the angle of the plot from the horizontal ...
代码解释 ```python ax.view_init(elev=20, azim=-35) ```
最新发布
07-24
我们正在分析代码行：`ax.view_init(elev=20, azim=-35)` 这段代码位于使用matplotlib绘制3D图形的代码中。具体来说，ax是一个3D坐标轴对象（通过`add_subplot(111, projection='3d')`创建）。 功能作用： 该行...
下列是调用clear_plot的代码，按你的建议修改后3D图和颜色条越来越向左移动，且3D图越来越小，颜色条的大小不变，颜色条在3D图右边，怎么修改代码 def plot_permeability_field(self, permeability, grid_bounds, opacity=0.2): """ 绘制三维渗透率场 参数: permeability: 三维渗透率网格 使用网格索引为主的数据 opacity: 渗透率场的透明度 (0-1) """ if opacity is not None: self.opacity = opacity self.permeability_data = permeability self.grid_bounds = grid_bounds self.grid_size = permeability.shape # 清除之前的绘图 self.clear_plot() # 创建网格坐标 x = np.linspace(grid_bounds[0], grid_bounds[1], permeability.shape[0]) y = np.linspace(grid_bounds[2], grid_bounds[3], permeability.shape[1]) z = np.linspace(grid_bounds[4], grid_bounds[5], permeability.shape[2]) # 创建点网格 X, Y, Z = np.meshgrid(x, y, z, indexing='ij') # 重塑数据为点集 points = np.column_stack((X.ravel(), Y.ravel(), Z.ravel())) values = permeability.ravel() # 在plot_permeability_field方法中，数据标准化后添加： if np.min(values) < 0 and np.max(values) > 0: # 判断是否需要发散映射 self.color_manager.add_diverging_midpoint(0) # 以0为中心点 # 计算颜色映射范围 vmin = np.min(permeability[permeability > 0]) vmax = np.max(permeability) # 创建颜色映射对象 cmap = self.color_manager.color_palettes['geology'] # 直接访问预设方案 norm = colors.Normalize(vmin=vmin, vmax=vmax) # 在 plot_permeability_field 方法中： # 绘制渗透率场（使用过滤后的点） self.scatter_plot = self.ax.scatter( points[:, 0], points[:, 1], points[:, 2], c=values, cmap=cmap, norm=norm, s=10, alpha=self.opacity, edgecolors='none', picker=True ) # 绘制后配置颜色条 self.color_manager.update_colorbar( self.scatter_plot, "Permeability (mD)" ) # ...原有代码... self.color_manager.update_colorbar(self.scatter_plot, "Permeability (mD)") self.adjust_plot_padding() # 新增调用 # 添加自动更新回调 if hasattr(self.scatter_plot, 'callbacks'): self.scatter_plot.callbacks.connect('changed', lambda m: self.color_manager._on_mappable_changed(m)) # 添加颜色范围验证日志 logger.info(f"颜色条设置: vmin={vmin}, vmax={vmax}, 点数={len(values)}") # 设置图表标题和坐标轴标签 self.ax.set_title("渗透率场可视化", fontsize=12) self.ax.set_xlabel("X ", fontsize=10) self.ax.set_ylabel("Y ", fontsize=10) self.ax.set_zlabel("Z ", fontsize=10) # 设置3D坐标轴的显示范围 # grid_bounds是一个包含6个元素的列表/元组，依次表示： # [x_min, x_max, y_min, y_max, z_min, z_max] self.ax.set_xlim(grid_bounds[0], grid_bounds[1]) # 设置X轴显示范围 self.ax.set_ylim(grid_bounds[2], grid_bounds[3]) # 设置Y轴显示范围 self.ax.set_zlim(grid_bounds[4], grid_bounds[5]) # 设置Z轴显示范围 # 设置初始视角 self.ax.view_init(elev=30, azim=45)
07-20
实际上，初始位置是由创建图形时的subplots_adjust参数决定的。 我们可以这样做：在创建图形时，记录一个初始的3D轴位置（在__init__中）。然后在清除后恢复这个位置。 但是，由于我们不知道初始位置，我们可以...
python画图|在三维空间的不同平面上分别绘制不同类型二维图
专注python+工程实践的热心婶子
10-15 1522
探索了在三维空间的不同平面上分别绘制不同类型二维图的教程
小论文三维坐标图绘制，尤其Z轴怎么显示在另一个方向的记录
lijieling123的博客
01-22 1405
大部分小论文三维坐标图，Z轴和默认的方向不一样，这次知道怎么做了，做个记录 主要是下面的一行代码 ax.view_init(elev=20, # 仰角 azim=45 # 方位角 ) 完整代码如下 #coding:utf-8 import numpy as np import random from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D import matplotlib.pyplot as plt...
python 3D绘图（matplotlib）中视角的改变
hudongloop的博客
03-08 3万+
matlab中有view函数可以改变绘制图像的视角，这次使用Python不知道如何改变。 通过初始化 ax.view_init(elev=10., azim=11) 即可改变视角，即相机的位置。 如上图所示。
Python绘图-14绘制3D图（下）
2202_75971130的博客
03-11 2037
每个子图都展示了由`X`、`Y`和`Z`坐标定义的三维曲面。此外，我们还通过`rcParams`和`plt.rcParams`定制了图形的字体、大小等外观参数，并通过`view_init`方法设置了观察图形的视角。这段代码的主要功能是生成一个三维线框图，其中x和y坐标是带有随机噪声的均匀分布数据，而z坐标是这些x和y坐标的正弦和余弦值的和。这段代码的主要功能是生成一个三维曲面图，其中x和y坐标是带有随机噪声的均匀分布数据，而z坐标是这些x和y坐标的正弦和余弦值的和。14.11.1图像呈现。
matplotlib——3D绘图教程
hustqb的博客
10-09 2万+
本文参考自matplotlib官方教程 介绍了3D曲线图和散点图的绘制，以后可能会添加更复杂图形的绘制方法。 开始
python 3d图如何改变视角_在Matplotlib 3D plot中获取视角/相机角度？
weixin_39538789的博客
11-24 3388
TL；DR视角以名称elev和azim存储在图形的axis对象中，视图可以用plt.gca().view_init(elev, azim)来设置。在详尽的答案和例子导入库并生成要打印的数据：import matplotlib as mpl # noqafrom mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D # noqaimport matplotlib.pyplot a...
python 3d绘图 拖动_python – 使用Matplotlib 3D轴,如何一次拖动两个轴
weixin_39847722的博客
11-23 519
基本上我在一个图中有两个三维轴,一个是通过matplotlib.aninmation构建的动画和一个三维线图,并排.我想添加功能,这样当你旋转一个轴时,另一个跟随它的旋转;例如,一个将当前视角发送到另一个轴的函数,如：angle1 = getviewingangle(ax1)ax2.view_init(angle1)angle2 = getviewngangle(ax2)ax1.view_init...
Matplotlib Toolkits：三维绘图工具包matplotlib.mplot3d
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8.15 Matplotlib 中的三维绘图 原文：Three-Dimensional Plotting in Matplotlib 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 本节是《Python 数据科学手册》（Python Data Science Handbook）的摘录。 Matplotlib 最初设计时只考虑了二维绘图。在 1.0 版本发布时，一些三维绘图工具构建在 Matp...
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