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Researcher R
Asked: 2025-03-22 11:58:52 +0800 CST

Como replicar o seguinte gráfico de densidade em Python?

  • 772

Dada a seguinte configuração,

N_r = 21; N_theta = 18; N_phi= 36;
r_index = N_r-1;

[phi,theta,r_sphere] = np.meshgrid(np.linspace(0,2*np.pi,N_phi),np.linspace(0,np.pi,N_theta),np.linspace(a,b,N_r));

X = r_sphere[:,:,r_index] * np.sin(theta[:,:,r_index]) * np.cos(phi[:,:,r_index]);
Y = r_sphere[:,:,r_index] * np.sin(theta[:,:,r_index]) * np.sin(phi[:,:,r_index]);
Z = r_sphere[:,:,r_index] * np.cos(theta[:,:,r_index]);

rho = 1/r_sphere**2*np.sin(theta)*np.cos(theta)*np.sin(phi)

Configurei minhas coordenadas 2D X, Y e Z convertidas de coordenadas esféricas e uma variável de densidade em coordenadas esféricas da qual desejo plotar uma casca esférica (em r_index). No Matlab, com as mesmas variáveis ​​e configuração, consegui usar a surf()função

surf(X,Y,Z,rho(:,:,r_index),"EdgeAlpha",0.2);(além de algumas outras coisas como rótulos de eixo e barra de cores), consegui criar o seguinte gráfico 3D (ou acho que 4D?) em r=r_index:

insira a descrição da imagem aqui

Tentar usar o Matplotlib plot_surface()ou não funciona, ou não estou obtendo minhas entradas corretamente:

fig1 = plt.figure(figsize=(16,9),dpi=80)
ax = fig1.add_subplot(projection = "3d")
surf = ax.plot_surface(X,Y,Z,rho[:,:,r_index])

Posso fazer isso funcionar usando plot_surface()ou existe outra função de plotagem feita sob medida para o que estou tentando fazer?

EDIT: scatter()parece me dar algo próximo

fig1 = plt.figure(figsize=(16,9),dpi=80)
ax = fig1.add_subplot(projection = "3d")
surf = ax.scatter(X,Y,Z,c=rho[:,:,r_index],cmap = mpl.colormaps['bwr'])
plt.colorbar(surf,ax = ax,shrink = 0.5,aspect = 5)
plt.show()

Ele habilmente configura a forma da superfície ao pegar X, Y e Z, e então eu posso definir c para colorir cada ponto de acordo com o intervalo de valores passados. Se eu pudesse fazer algo similar a isso para uma função como plot_surface(). Provavelmente pode ser feito, eu só não sei quais seriam os argumentos de entrada exatos.

python

2 respostas

  1. Experimente isto:

    a, b = 0, 100 # use desired values
rho[np.isnan(rho)] = 0 # impute NaN values
density = rho[...,r_index] # set appropriate density
# normalize to have values in [0,1]
density = (density - density.min()) / (density.max() - density.min()) 
m = plt.cm.ScalarMappable( \
        norm=mpl.colors.Normalize(density.min(), density.max()),  \
        cmap='jet')

fig1 = plt.figure(figsize=(16,9),dpi=80)
ax = fig1.add_subplot(projection = "3d")
surf = ax.plot_surface(X,Y,Z, facecolors=m.to_rgba(density))
fig1.colorbar(m, ax=ax) # colorbar
plt.show()

    insira a descrição da imagem aqui

    código completo:

    import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib as mpl

N_r = 21
N_theta = 18
N_phi= 36
r_index = N_r-1
a, b = 0, 100 # use desired values

[phi,theta,r_sphere] = np.meshgrid(np.linspace(0,2*np.pi,N_phi),np.linspace(0,np.pi,N_theta),np.linspace(a,b,N_r))

X = r_sphere[:,:,r_index] * np.sin(theta[:,:,r_index]) * np.cos(phi[:,:,r_index])
Y = r_sphere[:,:,r_index] * np.sin(theta[:,:,r_index]) * np.sin(phi[:,:,r_index])
Z = r_sphere[:,:,r_index] * np.cos(theta[:,:,r_index])

rho = 1/r_sphere**2*np.sin(theta)*np.cos(theta)*np.sin(phi)

#a, b = 0, 100 # use desired values
rho[np.isnan(rho)] = 0 # impute NaN values
density = rho[...,r_index] # set appropriate density
# normalize to have values in [0,1]
density = (density - density.min()) / (density.max() - density.min()) 
m = plt.cm.ScalarMappable( \
        norm=mpl.colors.Normalize(density.min(), density.max()),  \
        cmap='jet')

fig1 = plt.figure(figsize=(16,9),dpi=80)
ax = fig1.add_subplot(projection = "3d")
surf = ax.plot_surface(X,Y,Z, facecolors=m.to_rgba(density))
fig1.colorbar(m, ax=ax) # colorbar
plt.show()
    • 3
  2. Best Answer

    Ah, então é o mesmo que usar scatter, onde criamos um mapa de cores a partir dos dados e o aplicamos. O único problema agora é que os valores mínimo e máximo da barra de cores não refletem os dados, pois estão bloqueados em 0 a 1. Acho que é isso que a função Normalize faz. Tentei mexer nas entradas adicionando vmin e vmax e aplicando clim, mas parece que está travado. Existe uma maneira de contornar isso?

    Não tenho certeza se estou respondendo corretamente ao comentário da resposta aceita, mas copiei de:

    codificação de cores usando escalar mapeável em matplotlib

    Tentei:

    import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib as mpl

N_r = 21
N_theta = 18
N_phi= 36
r_index = N_r-1
a, b = 0, 100 # use desired values

[phi,theta,r_sphere] = np.meshgrid(np.linspace(0,2*np.pi,N_phi),np.linspace(0,np.pi,N_theta),np.linspace(a,b,N_r))

X = r_sphere[:,:,r_index] * np.sin(theta[:,:,r_index]) * np.cos(phi[:,:,r_index])
Y = r_sphere[:,:,r_index] * np.sin(theta[:,:,r_index]) * np.sin(phi[:,:,r_index])
Z = r_sphere[:,:,r_index] * np.cos(theta[:,:,r_index])

rho = 1/r_sphere**2*np.sin(theta)*np.cos(theta)*np.sin(phi)

#print('\nrho :\n', rho)

#a, b = 0, 100 # use desired values
rho[np.isnan(rho)] = 0 # impute NaN values
density = rho[...,r_index] # set appropriate density
# normalize to have values in [0,1]
#density = (density - density.min()) / (density.max() - density.min()) 
#m = plt.cm.ScalarMappable( \
      # norm=mpl.colors.Normalize(density.min(), density.max()),  \
      # cmap='jet')
  
cmap= plt.cm.jet
# create normalization instance
norm = mpl.colors.Normalize(vmin=density.min(), vmax=density.max()) 
# create a scalarmappable from the colormap
m = mpl.cm.ScalarMappable(cmap=cmap, norm=norm)    

fig1 = plt.figure(figsize=(16,9),dpi=80)
ax = fig1.add_subplot(projection = "3d")
surf = ax.plot_surface(X,Y,Z, facecolors=m.to_rgba(density))
fig1.colorbar(m, ax=ax) # colorbar
plt.show()

    saída:

    insira a descrição da imagem aqui

    dado que:

    print('\ndensity.max() : ', density.max())

print('\ndensity.min() : ', density.min())

    resulta em:

    density.max() :  4.973657691184833e-05

density.min() :  -4.973657691184834e-05

    Estou usando o compilador Matplotlib online que é a versão Matplotlib: 3.8.4

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