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短いバージョン：さまざまな値でいっぱいのNxNxN行列があります。次のように正確に2D投影を作成したいと思います：http ：//tinyurl.com/bellfkn （可能であれば3Dも！）

長いバージョン：次のループを使用して、次元NxNxNの密度行列を作成しました。

ndim = 512
massmat = np.zeros((ndim,ndim,ndim)) 
for i in range(0,npoints):
        massmat[int(x1[i]),int(y1[i]),int(z1[i])] = massmat[int(x1[i]),int(y1[i]),int(z1[i])] + mpart

densemat = massmat/volumeofcell

massmatはnumpy配列です。

つまり、基本的に、密度（g / cm ^ 3の単位）を含む特定のセルを持つNxNxN行列ができました。これを2D投影に変換する方法はありますか？密度の側面図で、密度の高い領域と密度の低い領域を示すカラーバーがありますか？

Matlabでは次のようにします。

imageArray2Dmesh = mean(densemat, 3);
figure
sc(imageArray2Dmesh, 'pink')

そしてそれは私に密度の予測を与えます-私は同じことをしたいのですがPythonで。NxNxNマトリックス全体を3D投影で表示する方法もありますか？リンクと同じですが、3Dです。それは素晴らしいことです。

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numpyとmatplotlibで非常によく似たコードを使用できます。

import numpy as np
import pylab as plt

imageArray2Dmesh = np.mean(mesh_reshape, axis=2);
plt.figure()
plt.pcolor(imageArray2Dmesh, cmap = ,cmap=plt.cm.pink)
plt.colorbar()
plt.show()

さらにいくつかのコマンドがありますが、これはmatlabとmatplotlibのグラフィックスのアプローチが異なるためです（ヒント：長期的には、matplotlibの方法の方がはるかに優れています）

別の方向からプロジェクトが必要な場合は、axisパラメーターを変更するだけです（Pythonのインデックスはmatlabのように1からではなく、0からであることに注意してください）。

一般的な方向からの投影の場合...まあ、それはかなり難しいです。

ちなみに、3Dデータを見る必要がある場合は、マヤビを探索する時間を失うことを強くお勧めします。それはまだPythonライブラリであり、3Dイメージングには非常に強力です。

http://docs.enthought.com/mayavi/mayavi/auto/examples.html

于 2012-11-23T01:31:17.743 に答える