用matplotlib表示体素

Question

在Python中，给定一个N_1 x N_2 x N_3包含0或1 的矩阵，我将寻找一种以3D形式将数据显示为N_1 x N_2 x N_3体积为1s 的体积像素（体素）的方法。

例如，如果1s的坐标为[[1, 1, 1], [4, 1, 2], [3, 4, 1]]，则所需的输出将如下所示

看来mplot3Dmatplotlib 的模块可以实现这一目标，但我还没有找到这种绘图的任何示例。有人知道解决此问题的简单解决方案吗？

在此先感谢您的帮助。

Answer 1

A.使用 voxels

从matplotlib 2.1开始，有一个Axes3D.voxels可用的函数，几乎可以满足此处的要求。但是，很难将其定制为不同的尺寸，位置或颜色。

from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
N1 = 10
N2 = 10
N3 = 10
ma = np.random.choice([0,1], size=(N1,N2,N3), p=[0.99, 0.01])

fig = plt.figure()
ax = fig.gca(projection='3d')
ax.set_aspect('equal')

ax.voxels(ma, edgecolor="k")

plt.show()

B.使用 Poly3DCollection

手动创建体素可以使过程更加透明，并允许对体素的大小，位置和颜色进行任何类型的自定义。另一个优点是，这里我们创建了一个Poly3DCollection而不是多个Poly3DCollection，使此解决方案比inbuild更快voxels。

from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d.art3d import Poly3DCollection

def cuboid_data(o, size=(1,1,1)):
    X = [[[0, 1, 0], [0, 0, 0], [1, 0, 0], [1, 1, 0]],
         [[0, 0, 0], [0, 0, 1], [1, 0, 1], [1, 0, 0]],
         [[1, 0, 1], [1, 0, 0], [1, 1, 0], [1, 1, 1]],
         [[0, 0, 1], [0, 0, 0], [0, 1, 0], [0, 1, 1]],
         [[0, 1, 0], [0, 1, 1], [1, 1, 1], [1, 1, 0]],
         [[0, 1, 1], [0, 0, 1], [1, 0, 1], [1, 1, 1]]]
    X = np.array(X).astype(float)
    for i in range(3):
        X[:,:,i] *= size[i]
    X += np.array(o)
    return X

def plotCubeAt(positions,sizes=None,colors=None, **kwargs):
    if not isinstance(colors,(list,np.ndarray)): colors=["C0"]*len(positions)
    if not isinstance(sizes,(list,np.ndarray)): sizes=[(1,1,1)]*len(positions)
    g = []
    for p,s,c in zip(positions,sizes,colors):
        g.append( cuboid_data(p, size=s) )
    return Poly3DCollection(np.concatenate(g),  
                            facecolors=np.repeat(colors,6, axis=0), **kwargs)

N1 = 10
N2 = 10
N3 = 10
ma = np.random.choice([0,1], size=(N1,N2,N3), p=[0.99, 0.01])
x,y,z = np.indices((N1,N2,N3))-.5
positions = np.c_[x[ma==1],y[ma==1],z[ma==1]]
colors= np.random.rand(len(positions),3)

fig = plt.figure()
ax = fig.gca(projection='3d')
ax.set_aspect('equal')

pc = plotCubeAt(positions, colors=colors,edgecolor="k")
ax.add_collection3d(pc)

ax.set_xlim([0,10])
ax.set_ylim([0,10])
ax.set_zlim([0,10])
#plotMatrix(ax, ma)
#ax.voxels(ma, edgecolor="k")

plt.show()

C.使用 plot_surface

修改此答案的代码（部分基于此答案），就可以轻松地将长方体绘制为表面图。

然后可以遍历输入数组，并在找到1对应于数组索引的位置处的长方体后进行迭代。

这样做的好处是您可以在表面上获得漂亮的阴影，从而增加3D效果。缺点是，在某些情况下，多维数据集可能不具有物理性能，例如，对于某些视角，它们可能重叠。

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

def cuboid_data(pos, size=(1,1,1)):
    # code taken from
    # /sf/answers/2518470251/
    # suppose axis direction: x: to left; y: to inside; z: to upper
    # get the (left, outside, bottom) point
    o = [a - b / 2 for a, b in zip(pos, size)]
    # get the length, width, and height
    l, w, h = size
    x = [[o[0], o[0] + l, o[0] + l, o[0], o[0]],  
         [o[0], o[0] + l, o[0] + l, o[0], o[0]],  
         [o[0], o[0] + l, o[0] + l, o[0], o[0]],  
         [o[0], o[0] + l, o[0] + l, o[0], o[0]]]  
    y = [[o[1], o[1], o[1] + w, o[1] + w, o[1]],  
         [o[1], o[1], o[1] + w, o[1] + w, o[1]],  
         [o[1], o[1], o[1], o[1], o[1]],          
         [o[1] + w, o[1] + w, o[1] + w, o[1] + w, o[1] + w]]   
    z = [[o[2], o[2], o[2], o[2], o[2]],                       
         [o[2] + h, o[2] + h, o[2] + h, o[2] + h, o[2] + h],   
         [o[2], o[2], o[2] + h, o[2] + h, o[2]],               
         [o[2], o[2], o[2] + h, o[2] + h, o[2]]]               
    return return np.array(x), np.array(y), np.array(z)

def plotCubeAt(pos=(0,0,0),ax=None):
    # Plotting a cube element at position pos
    if ax !=None:
        X, Y, Z = cuboid_data( pos )
        ax.plot_surface(X, Y, Z, color='b', rstride=1, cstride=1, alpha=1)

def plotMatrix(ax, matrix):
    # plot a Matrix 
    for i in range(matrix.shape[0]):
        for j in range(matrix.shape[1]):
            for k in range(matrix.shape[2]):
                if matrix[i,j,k] == 1:
                    # to have the 
                    plotCubeAt(pos=(i-0.5,j-0.5,k-0.5), ax=ax)            

N1 = 10
N2 = 10
N3 = 10
ma = np.random.choice([0,1], size=(N1,N2,N3), p=[0.99, 0.01])

fig = plt.figure()
ax = fig.gca(projection='3d')
ax.set_aspect('equal')

plotMatrix(ax, ma)

plt.show()