作为一名博士研究生，我在我的工作中进行地质建模。在业余时间里（主要是出于兴趣），我正在学习Python，并尝试编写一个简单的程序来查看三维地质细胞模型。
geological model http://img710.imageshack.us/img710/6503/sgems.png
地质细胞模型只是一个三维网格，每个网格单元都有一些值（如右图所示）。因此，我希望我的查看器能够像右侧图片那样显示三维网格模型。此外，我希望它能够在x、y和z方向上显示模型的剖面（如左图所示）。
我还希望这些模型能够围绕三个轴旋转并进行缩放。
我已经做了一些初步的调查（主要是这里），似乎VisVis和VTK是两个潜在的选择。我正在尝试使用wxPython作为主GUI，就我所知，这两个选项都可以与wxPython一起使用。
问题：
我说VisVis和VTK会对我想要的工作有用，这样说是正确的吗？其中一个更可取吗？
这两个选项中哪一个最容易实现？
还有另一个选项应该考虑吗？
请记住，我对Python还比较新，对wxPython更是全新。
tom10是正确的。在你开始之后，使用Mayavi可能会更容易。我没有尝试过将wxPython和VTK一起使用，但这是因为我更喜欢PyQt4而不是wxPython。据我所知，VTK与这两个库的集成都没有问题。无论如何，在花费时间编写GUI之前，请彻底检查ParaView。它可能已经实现了您想要的功能，如果没有，它也是可通过python脚本控制的！（虽然我从未检查过）。
这里有一个使用Mayavi的mlab接口进行操作的简单例子（甚至是一些地质数据）：
from mayavi import mlab
import geoprobe
vol = geoprobe.volume('Volumes/example.vol')
data = vol.load() #"data" here is just a 3D numpy array of uint8's
fig = mlab.figure(bgcolor=(1., 1., 1.), fgcolor=(0., 0., 0.), size=(800,800))
grid = mlab.pipeline.scalar_field(data)
# Have things display in kilometers with no vertical exxageration
# Each voxel actually represents a 12.5 by 18.5 by 5 meter volume.
grid.spacing = [vol.dxW / 1000, vol.dyW / 1000, vol.dz / 1000]
# Now, let's display a few cut planes. These are interactive, and are set up to
# be dragged around through the volume. If you'd prefer non-interactive cut
# planes, have a look at mlab.pipeline.scalar_cut_plane instead.
orientations = ['x', 'x', 'y', 'z']
starting_positions = [vol.nx//4, 3*vol.nx//4, vol.ny//2, vol.nz]
for orientation, start_pos in zip(orientations, starting_positions):
plane = mlab.pipeline.image_plane_widget(grid, colormap='gray',
plane_orientation='%s_axes' % orientation, slice_index=start_pos)
# High values should be black, low values should be white...
plane.module_manager.scalar_lut_manager.reverse_lut = True
mlab.show()
（数据和数据格式处理代码（geoprobe模块）可在此处获取：http://code.google.com/p/python-geoprobe/）
虽然我同意学习 VTK 对长远来说更好，但你可以通过 Mayavi 快速上手。其最大优势是无需费力地将数据转换为 VTK 格式。TVTK 和 Mayavi 允许您直接使用 numpy 数组。
by hand 指的是以编程方式。 - pmav99