矢量图形中曲面和形状的python三维可视化

Question

鉴于对原问题的评论，我想强调以下两点，这两点应适用于对这个问题的答复：

1）最终绘图应为真实的矢量图，类似于latex中的pgfplots/tikz包所产生的图形。在

2）最终绘图应该是包含多个元素的正确3D绘图，因此绘图包可能需要使用z缓冲来正确投影和渲染。在

我想用python在一个图像中可视化/绘制3D表面和几何图形。一般来说，我对三维可视化感兴趣，但现在我想做的是：我想在3D中绘制一个马鞍形状（例如，作为一个适当函数的曲面图），此外还显示一个在马鞍的某个点相切的3D球体。这可以单独使用matplotlib完成吗？还是需要使用更复杂的3D软件包，比如VTK？即使可以在matplotlib中完成，您是建议将matplotlib用于此类应用程序，还是应该使用专门为此目的而构建的程序？在

为了让您了解我只想使用python实现什么，请参见here。这是使用乳胶中的pgfplots完成的，但是正如我在那个问题中提到的，这个包有局限性。它也不是python。在

我不感兴趣的照片真实感外观或花哨的渲染。这是一个物理/数学应用程序，我希望图像有你用mplot3D或pgfplots在乳胶中得到的图形的“外观”（这样表面在外观上呈现为this）。我看过python的3D渲染包，虽然我不能真正量化原因（我认为可能是照明和光栅图形），但其中许多输出看起来更像是视频游戏而不是科学出版物（尽管这可能是为那些渲染器设计的）。在

我知道这是一个相当宽泛的问题，如果对此有异议，我很乐意重新措辞或使其更具体。然而，我相信，有一个问题的答案是有趣的，即一般的三维图形可视化是否可以而且应该使用matplotlib来完成。在

Answer 1

Matplotlib和mplot3d可能无法满足您的需要，因为Matplotlib不执行三维渲染（请参见Is there something like a depth buffer in matplotlib?）。然而，VTK对于你想要做的事情来说可能太重了。在

下面是一个例子，说明如何使用visvis包：（https://github.com/almarklein/visvis）

import visvis as vv
import numpy as np

# Saddle surface.
x_saddle = np.arange(-5, 5, 0.25)
y_saddle = np.arange(-5, 5, 0.25)
x_saddle, y_saddle = np.meshgrid(x_saddle, y_saddle)
z_saddle = x_saddle**2/10. - y_saddle**2/10.

# Sphere
u = np.linspace(0, 2 * np.pi, 100)
v = np.linspace(0, np.pi, 100)

radius = 2.0
x_sphere = radius * np.outer(np.cos(u), np.sin(v))
y_sphere = radius * np.outer(np.sin(u), np.sin(v))
z_sphere = 2.0 + radius * np.outer(np.ones(np.size(u)), np.cos(v))

vv.figure()

# Plot the surfaces
vv.surf(X, Y, Z)
vv.surf(x, y, z)

app = vv.use()
app.Run()

请注意，您可以用Mayavi做一些非常类似的事情，但visvisvis的轴看起来更好：

^{pr2}$