我有一個非常粗糙的球體上的3D測量數據，我想插入。有了@ M4rtini和@HYRY在stackoverflow的幫助，我現在已經能夠生成工作代碼（基於來自SciPy的RectSphereBivariateSpline示例的原始示例）。 測試數據可以在這裏找到：testdata """ read csv input file, post process and plot 3D data """
我試圖根據Mayavi的Y值對只有角落已知的曲面着色。原來，我成功地用matplotlib（here）做了同樣的事情，但我把這個規範放回到我的真實數據中，渲染不夠充分，因此我現在正在嘗試與Mayavi。我發現Surface from irregular data example這個例子非常有幫助。但是，當應用於我的案例時，在這個簡單案例中再現了這個問題，如下圖左側所示，三角形會出錯，其中右側表面有
我想在mayavi的文檔中找到一些提示，但沒有任何成功。 在複雜數據的可視化中，我想刪除一部分計算的iso_surface。 例如，我有一個像 field = mlab.pipeline.gaussian_splatter(data)
iso = mlab.pipeline.iso_surface(field, contours=[0.07])
代碼我可以通過明確解釋通過執行類似 field
是否有一個參數來控制它？我找不到它。 我用 import numpy as np
from enthought.mayavi import mlab
from scipy.interpolate import griddata
from enthought.mayavi.modules.axes import Axes
x,y,z =np.loadtxt('mydata',delimit
我試圖做出通過RGB堆由一系列二維平面的3D繪圖，就像這樣： 我知道，這是可能的這個使用mpl_toolkits.mplot3d辦通過將X ，y，z座標和各像素的RGB（A）的顏色來plot_surface： import numpy as np
from matplotlib import pyplot as pp
from mpl_toolkits.mplot3d.axes3d impor
我有一個奇怪的問題，我希望有人可以闡明一些。 我有一段複雜的代碼，它起始於一個充滿腳本的目錄，我決定將其重新編譯爲一個包。此代碼更改似乎是觸發一些奇怪的死鎖出現。 下面是對該問題進行規範再現的嘗試;這意味着這段代碼按預期運行。實際上，重現該問題可能需要大量代碼;但是我不能想象我的生活想象有什麼不同的上下文中的有問題的代碼段。 import numpy as np
from scipy.spars