Convert Plot in ein Oberflächendiagramm, Matplotlib?

Question

Win 10 x 64 Anaconda Python 2.7

Ich bin mit dem folgenden Code eine Evolventen-Spirale auf eine Gauß-Oberfläche aufgetragen ..

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

fig = plt.figure() 
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') 

# Spiral parameters 
samNum = 1000 
spConst = 10.0 
t = np.linspace(0, 6*np.pi, samNum) 

# Coordinates of involute spiral on xy-plane 
coords = np.zeros([samNum, 3]) 
coords[:,0] = spConst * (np.cos(t) + t * np.sin(t)) # x coord 
coords[:,1] = spConst * (np.sin(t) - t * np.cos(t)) # y coord 

# Paramters for 2D Gaussian surface 
amp = 200 
sigma_x = 75.0 
sigma_y = 75.0 
theta = np.pi 
a = np.cos(theta)**2/(2 * sigma_x**2) + np.sin(theta)**2/(2 * sigma_y**2) 
b = -np.sin(2 * theta)/(4 * sigma_x**2) + np.sin(2 * theta)/(4 * sigma_y**2) 
c = np.sin(theta)**2/(2 * sigma_x**2) + np.cos(theta)**2/(2 * sigma_y**2) 

# z coords of spiral projected onto Gaussian surface 
coords[:,2] = amp * np.exp(-(a * coords[:,0]**2 - 2 * b * coords[:,0]*coords[:,1] + c * coords[:,1]**2)) # z coord 

# plot 3D spiral 
ax.scatter(coords[:,0], coords[:,1], coords[:,2], s=1, c='k') 

# plot lines projecting 3D spiral on to the xy-plane 
for p in range(samNum): 
    ax.plot([coords[p,0], coords[p,0]], [coords[p,1], coords[p,1]], [0, coords[p,2]], color='g', linewidth=0.1) 

ax.set_xlabel('X axis') 
ax.set_ylabel('Y axis') 
ax.set_zlabel('Z axis') 

Die folgende Ausgabe gibt ...

Ich möchte das grüne Band in eine kontinuierliche Oberfläche umwandeln. Ich habe mir parametrische Oberflächen in matplotlib angesehen, aber ich kann nicht verstehen, wie man diese in eine Oberfläche umwandelt.

So ist das möglich? Alle Hinweise geschätzt.

Answer 1

Im Prinzip haben Sie alles, was Sie schon da brauchen,

t = np.linspace(0, 6*np.pi, samNum) 

T, Z = np.meshgrid(t, [0,1]) 
X = spConst * (np.cos(T) + T* np.sin(T)) 
Y = spConst * (np.sin(T) - T * np.cos(T)) 

gibt Ihnen die X und Y Koordinaten und die obere Z Koordinate wird über Z[1,:] = coords[:,2] erhalten.

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

fig = plt.figure() 
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') 

# Spiral parameters 
samNum = 1000 
spConst = 10.0 
t = np.linspace(0, 6*np.pi, samNum) 

T, Z = np.meshgrid(t, [0,1]) 
X = spConst * (np.cos(T) + T* np.sin(T)) 
Y = spConst * (np.sin(T) - T * np.cos(T)) 

# Coordinates of involute spiral on xy-plane 
coords = np.zeros([samNum, 3]) 
coords[:,0] = spConst * (np.cos(t) + t * np.sin(t)) # x coord 
coords[:,1] = spConst * (np.sin(t) - t * np.cos(t)) # y coord 

# Paramters for 2D Gaussian surface 
amp = 200 
sigma_x = 75.0 
sigma_y = 75.0 
theta = np.pi 
a = np.cos(theta)**2/(2 * sigma_x**2) + np.sin(theta)**2/(2 * sigma_y**2) 
b = -np.sin(2 * theta)/(4 * sigma_x**2) + np.sin(2 * theta)/(4 * sigma_y**2) 
c = np.sin(theta)**2/(2 * sigma_x**2) + np.cos(theta)**2/(2 * sigma_y**2) 

# z coords of spiral projected onto Gaussian surface 
coords[:,2] = amp * np.exp(-(a * coords[:,0]**2 - 2 * b * coords[:,0]*coords[:,1] + c * coords[:,1]**2)) # z coord 

Z[1,:] = coords[:,2] 
ax.plot_surface(X,Y,Z) 

# plot 3D spiral 
ax.scatter(coords[:,0], coords[:,1], coords[:,2], s=1, c='k') 


ax.set_xlabel('X axis') 
ax.set_ylabel('Y axis') 
ax.set_zlabel('Z axis') 

plt.show()