使用Matplotlib在球面上根据一组标量值进行着色

Question

使用Matplotlib在球面上根据一组标量值进行着色

python-2.7matplotlibplot

6

我对matplotlib比较陌生（这也是我在这里的第一个问题）。我正在尝试表示由EEG记录的头皮表面电位。到目前为止，我已经生成了一个平面投影的二维图形，使用contourf生成，基本上可以归结为普通的热图。

是否有办法在半球上完成这个操作？也就是说，生成一个3D的球体，其表面颜色由值列表给出？类似于这样 http://embal.gforge.inria.fr/img/inverse.jpg，但我只需要半个球就足够了。

我看到了一些相关的问题（例如Matplotlib 3d colour plot - is it possible?），但它们要么没有真正回答我的问题，要么仍然无解。

我还花了整个早上查找无数的示例。在我找到的大多数示例中，表面一个特定点的颜色与其Z值有关，但我不想要那样...我想先绘制表面，然后使用我有的数据指定颜色。

- lambda

1个回答

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可以查看英文原文，
原文链接

- GBy · Accepted Answer

你可以使用 plot_trisurf 方法，并通过 set_array 方法将自定义字段分配给底层的 ScalarMappable。

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

(n, m) = (250, 250)

# Meshing a unit sphere according to n, m 
theta = np.linspace(0, 2 * np.pi, num=n, endpoint=False)
phi = np.linspace(np.pi * (-0.5 + 1./(m+1)), np.pi*0.5, num=m, endpoint=False)
theta, phi = np.meshgrid(theta, phi)
theta, phi = theta.ravel(), phi.ravel()
theta = np.append(theta, [0.]) # Adding the north pole...
phi = np.append(phi, [np.pi*0.5])
mesh_x, mesh_y = ((np.pi*0.5 - phi)*np.cos(theta), (np.pi*0.5 - phi)*np.sin(theta))
triangles = mtri.Triangulation(mesh_x, mesh_y).triangles
x, y, z = np.cos(phi)*np.cos(theta), np.cos(phi)*np.sin(theta), np.sin(phi)

# Defining a custom color scalar field
vals = np.sin(6*phi) * np.sin(3*theta)
colors = np.mean(vals[triangles], axis=1)

# Plotting
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
cmap = plt.get_cmap('Blues')
triang = mtri.Triangulation(x, y, triangles)
collec = ax.plot_trisurf(triang, z, cmap=cmap, shade=False, linewidth=0.)
collec.set_array(colors)
collec.autoscale()
plt.show()

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