在Python中构建3维数据表面数据的三角网格

发布于 2025-01-08 05:21:05 字数 1539 浏览 1 评论 0原文

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评论(2

梦回梦里 2025-01-15 05:21:05

如果这些点代表一个表面,您可以按照 @wim 的建议使用 Delaunay 三角剖分。

import numpy as np
import scipy.spatial
import pylab

data = np.random.random((12,3))            # arbitrary 3D data set
tri = scipy.spatial.Delaunay( data[:,:2] ) # take the first two dimensions

pylab.triplot( data[:,0], data[:,1], tri.simplices.copy() )
pylab.plot( data[:,0], data[:,1], 'ro' ) ;

Delaunay triangulation

从那里,可以通过三角形的 simplices 属性访问三角形或单纯形tri 对象。例如,tri.simplices[0] 指的是第一个三角形或单纯形,它返回一个由三个整数组成的数组,例如[ 10, 0, 5 ] 。这意味着组成第一个单纯形的点可在数组 data 中的索引 10、0 和 5 处找到。

If the points represent a surface, you can use Delaunay triangulation as suggested by @wim.

import numpy as np
import scipy.spatial
import pylab

data = np.random.random((12,3))            # arbitrary 3D data set
tri = scipy.spatial.Delaunay( data[:,:2] ) # take the first two dimensions

pylab.triplot( data[:,0], data[:,1], tri.simplices.copy() )
pylab.plot( data[:,0], data[:,1], 'ro' ) ;

Delaunay triangulation

From there, the triangles, or simplicies, are accessed through the simplices attribute of the tri object. For example, tri.simplices[0] refers to the first triangle, or simplex, and it returns an array of three integers, say, [ 10, 0, 5 ]. This means that the points making up the first simplex are found at indices, 10, 0, and 5, in the array, data.

╰◇生如夏花灿烂 2025-01-15 05:21:05

我不知道在 python 中使用现有的 java 库有多容易,但是 Jzy3d 可以帮助你生成网格来自点:有一个用于基于规则网格上的点的输入的正交曲面细分器,以及一个用于未知点结构的 delaunay 曲面细分器。 (免责声明:我是作者)

I don't know how easily you can use existing java libraries in python, but Jzy3d may help you to generate meshes from points: there is an orthogonal tesselator for inputs based on points standing on a regular grid, and a delaunay tesselator for an unknown point structures. (disclaimer: I'm the author)

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