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各ステップで、パルスの形状をプロットするような方法でパルス伝搬をプロットしたいと思います。つまり、y の値ごとに一連の xz プロットが必要です。このようなもの（色なし）： パルス伝搬

matplotlib (または Mayavi) を使用してこれを行うにはどうすればよいですか? これが私がこれまでにしたことです：

def drawPropagation(beta2, C, z):
    """ beta2 in ps / km
        C is chirp
        z is an array of z positions """
    T = numpy.linspace(-10, 10, 100)
    sx = T.size
    sy = z.size

    T = numpy.tile(T, (sy, 1))
    z = numpy.tile(z, (sx, 1)).T

    U = 1 / numpy.sqrt(1 - 1j*beta2*z * (1 + 1j * C)) * numpy.exp(- 0.5 * (1 + 1j * C) * T * T / (1 - 1j*beta2*z*(1 + 1j*C)))

    fig = pyplot.figure()
    ax = fig.add_subplot(1,1,1, projection='3d')
    surf = ax.plot_wireframe(T, z, abs(U))
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への変更：

ax.plot_wireframe(T, z, abs(U), cstride=1000)

そして呼び出します：

drawPropagation(1.0, 1.0, numpy.linspace(-2, 2, 10))

次のグラフを作成します。

ここに画像の説明を入力

曲線を白色で塗りつぶす必要がある場合:

import numpy
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
from matplotlib import pyplot
from matplotlib.collections import PolyCollection

def drawPropagation(beta2, C, z):
    """ beta2 in ps / km
        C is chirp
        z is an array of z positions """
    T = numpy.linspace(-10, 10, 100)
    sx = T.size
    sy = z.size

    T = numpy.tile(T, (sy, 1))
    z = numpy.tile(z, (sx, 1)).T

    U = 1 / numpy.sqrt(1 - 1j*beta2*z * (1 + 1j * C)) * numpy.exp(- 0.5 * (1 + 1j * C) * T * T / (1 - 1j*beta2*z*(1 + 1j*C)))

    fig = pyplot.figure()
    ax = fig.add_subplot(1,1,1, projection='3d')
    U = numpy.abs(U)

    verts = []
    for i in xrange(T.shape[0]):
        verts.append(zip(T[i, :], U[i, :]))

    poly = PolyCollection(verts, facecolors=(1,1,1,1), edgecolors=(0,0,1,1))
    ax.add_collection3d(poly, zs=z[:, 0], zdir='y')
    ax.set_xlim3d(numpy.min(T), numpy.max(T))
    ax.set_ylim3d(numpy.min(z), numpy.max(z))
    ax.set_zlim3d(numpy.min(U), numpy.max(U))

drawPropagation(1.0, 1.0, numpy.linspace(-2, 2, 10))
pyplot.show()

ここに画像の説明を入力

于 2012-11-06T03:41:14.923 に答える