streamplotは最近、Tom Flannaghan と Tony Yu によって matplotlib に組み込まれたため、python と matplotlib を使用して 2D ストリームプロットを作成するのは現在非常に簡単です。
matplotlib を使用して特定のタイプの 3D プロットを生成することは可能ですが、3D ストリームプロットは現在サポートされていません。ただし、python プロット プログラム mayavi (vtk ベースのプロットへの python インターフェイスを提供する) は、 flow()関数を使用して 3D ストリームプロットが可能です。
データを効果的に一致させる上でmayaviとmatplotlibで直面しているプロットの課題を示すために、3DデータセットにZスロープ（すべてdZ = 0）を使用せずに、2Dと3Dでデータをストリームプロットする単純なpythonモジュールを作成しましたxy平面で。コメント付きのコードと結果のプロットを以下に示します。
import numpy, matplotlib, mayavi, matplotlib.pyplot, mayavi.mlab
#for now, let's produce artificial streamline data sets for 2D & 3D cases where x and y change by +1 at each point, while Z changes by 0 at each point:
#2D data first:
x = numpy.ones((10,10))
y = numpy.ones((10,10))
#and a corresponding meshgrid:
Y,X = numpy.mgrid[-10:10:10j,-10:10:10j]
#now 3D data with Z = 0 (i.e., I want to be able to produce a matching streamplot plane in mayavi, which is normally used for 3D):
xx = numpy.ones((10,10,10))
yy = numpy.ones((10,10,10))
zz = numpy.zeros((10,10,10))
#and a corresponding meshgrid:
ZZ,YY,XX = numpy.mgrid[-10:10:10j,-10:10:10j,-10:10:10j]
#plot the 2D streamplot data with matplotlib:
fig = matplotlib.pyplot.figure()
ax = fig.add_subplot(111,aspect='equal')
speed = numpy.sqrt(x*x + y*y)
ax.streamplot(X, Y, x, y, color=x, linewidth=2, cmap=matplotlib.pyplot.cm.autumn,arrowsize=3)
fig.savefig('test_streamplot_2D.png',dpi=300)
#there's no streamplot 3D available in matplotlib, so try to see how mayavi behaves with a similar 3D data set:
fig = mayavi.mlab.figure(bgcolor=(1.0,1.0,1.0),size=(800,800),fgcolor=(0, 0, 0))
st = mayavi.mlab.flow(XX,YY,ZZ,xx,yy,zz,line_width=4,seedtype='sphere',integration_direction='forward') #sphere is the default seed type
mayavi.mlab.axes(extent = [-10.0,10.0,-10.0,10.0,-1.0,1.0]) #set plot bounds
fig.scene.z_plus_view() #adjust the view for a perspective along z (xy plane flat)
mayavi.mlab.savefig('test_streamplot_3D_attempt_1.png')
#now start to modify the mayavi code to see if I can 'seed in' more streamlines (default only produces a single short streamline, albeit of the correct slope)
#attempt 2 uses a line seed / widget over the specified bounds (points 1 and 2):
fig = mayavi.mlab.figure(bgcolor=(1.0,1.0,1.0),size=(800,800),fgcolor=(0, 0, 0))
st = mayavi.mlab.flow(XX,YY,ZZ,xx,yy,zz,line_width=4,seedtype='line',integration_direction='forward') #line instead of sphere
st.seed.widget.point1 = [0,-10,0]
st.seed.widget.point2 = [0,10,0] #so seed line should go up along y axis
st.seed.widget.resolution = 25 #seems to be the number of seeds points along the seed line
mayavi.mlab.axes(extent = [-10.0,10.0,-10.0,10.0,-1.0,1.0]) #set plot bounds
fig.scene.z_plus_view() #adjust the view for a perspective along z (xy plane flat)
mayavi.mlab.savefig('test_streamplot_3D_attempt_2.png')
#attempt 3 will try to seed a diagonal line across the plot to produce streamlines that cover the full plot:
#would need to use 'both' for integration_direction if I could get the diagonal seed line to work
fig = mayavi.mlab.figure(bgcolor=(1.0,1.0,1.0),size=(800,800),fgcolor=(0, 0, 0))
st = mayavi.mlab.flow(XX,YY,ZZ,xx,yy,zz,line_width=4,seedtype='line',integration_direction='forward')
st.seed.widget.point1 = [-10,10,0] #start seed line at top left corner of plot
st.seed.widget.point2 = [10,-10,0] #end seed line at bottom right corner of plot
#this fails to produce a diagonal seed line though
st.seed.widget.resolution = 25 #seems to be the number of seeds points along the seed line
mayavi.mlab.axes(extent = [-10.0,10.0,-10.0,10.0,-1.0,1.0]) #set plot bounds
fig.scene.z_plus_view() #adjust the view for a perspective along z (xy plane flat)
mayavi.mlab.savefig('test_streamplot_3D_attempt_3.png')
2D matplotlib の結果 (勾配 1 の流線は、すべて unity の値で満たされた dx および dy 配列と賢明に一致することに注意してください):
3D mayavi の結果 (試行 1;ここに存在する単一の流線の勾配は正しいことに注意してください。流線の数は明らかに 2D の matplotlib の例とはまったく異なります):
3D mayavi の結果 (試行 2;十分に高い解像度のライン シードを使用すると、適切な勾配の流線がさらに多く生成されることに注意してください。コードで指定された黒シード ラインの x 座標がプロットと一致しません)
最後に、試行 #3 は (紛らわしいことに) #2 とまったく同じプロットを作成しますが、異なるシード/ウィジェット ポイントが指定されています。問題は、シード ラインの位置をより細かく制御して対角線にするにはどうすればよいかということです。より広く言えば、より一般的なストリーム プロットの 3D (非平面) 問題に対してシード ポイントの任意の配列をフィードできるようにしたいと考えていますが、前者の特定のケースを線で解決することから始めるべきです。
この問題に取り組んでいるときに見つけた他の役立つリソースがいくつかありますが、私の問題は完全には解決しませんでした:
- matplotlib streamplot の共著者 Tom Flannaghan のトピックに関するブログ投稿
- シードのカスタム配列がmayavi Streamline のサブクラスで使用されている例 (これは、flow() によって使用されます) が、残念ながら再現するには実装の詳細が不十分です。
- mayavi を使用して磁力線の 2D ストリームプロットを生成するための、コメント付きのソース コードを含む例。
- 3D のソースを使用した同様の例ですが、プロットの問題を解決するにはまだ不十分です:
- mayavi 標準ドキュメントで提供されているサンプル コードから得られた flow()プロット(流線の背後に球形のシード ウィジェットが表示されています)。
を押してウィンドウを開き、設定を変更した場合と同等のコードを表示します。