-
2020-12-23 15:13:49
三维立体图形在CAD中是很方便绘制的,并且方法也有很多,我们掌握一种就够了。那么大家知道怎么在CAD中绘制三维立体图吗?下面是学习啦小编整理的怎么在CAD中绘制三维立体图的方法,希望能给大家解答。
在CAD中绘制三维立体图的方法
1.先绘制一个二维长方体,设置好长宽;
在CAD中绘制三维立体图步骤图1
2.在工具栏选择“绘图”→“建模”→“拉伸”→设置高度→按enter键→cad自动将矩形拉伸成长方体。
在CAD中绘制三维立体图步骤图2
3.选择“视图”→“三维视图”→“东南等轴测”→得到如下图形;
在CAD中绘制三维立体图步骤图3
4.如果在矩形上面想再画个圆柱,则先点击“视图”→“俯视图”→再用绘图工具绘制一个矩形;
在CAD中绘制三维立体图步骤图4
5.在工具栏选择“绘图”→“建模”→“拉伸”→设置高度→按enter键→cad自动将矩形拉伸成立方体。
6.选择“视图”→“三维视图”→“东南等轴测”→得到如下图形;
在CAD中绘制三维立体图步骤图5
7.绘制好图后,选择“视图”→“动态观察”→“受约束的动态观察”→移动得到想要的侧视效果,保存,再打开图时则是下图效果。如下图所示;
在CAD中绘制三维立体图步骤图6
看了“怎么在CAD中绘制三维立体图”的人还看了:
更多相关内容 -
【python】使用plotly画三维立体高逼格图,数据可视化
2020-12-22 10:30:06使用plotly画三维立体高逼格图,代码传送门: import plotly.graph_objects as go import numpy as np np.random.seed(1) N = 70 fig = go.Figure(data=[go.Mesh3d(x=(70*np.random.randn(N)), y=(55*np.random.... -
煤矿三维立体矿图的绘制方法及对比分析
2020-06-01 08:19:26从矿井三维立体图绘制角度出发,分析了实现二维矿图向三维矿图转化工作的意义,探讨了基于CAD、CAD二次开发及3DMAX软件平台三维矿图绘制的相关技术。通过3种绘图软件对同一个矿井的三维立体图绘制,进行了工程量、效果... -
matlab画三维图像的示例代码(附demo)
2020-10-15 21:54:59主要介绍了matlab画三维图像的示例代码(附demo),文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧 -
三维立体画制作软件
2015-08-02 22:22:43三维立体画制作软件,制作三维立体画用这个软件手绘三维仿真立体画 -
升级版--最终版画三维立体空间圆---例3_插补运动.zip
2019-09-08 09:45:34升级版--最终版画三维立体空间圆---例3_插补运动.zip -
三维立体画文字教程 机密
2013-09-08 15:59:05立 体 图 像 制 作三、 得到8个相似的图像 1、 选择一个需要做立体的前景图层(除中景以外的其它图层) 2、 复制一个副本(Ctrl+J),选择移动工具,点左方向键移动10次(具体移动次数参照移动次数表) -
利用matlab将三维数据画成三维立体图
2021-04-18 03:42:53利用matlab将三维数据画成三维立体图发布时间:2018-08-20 14:13,浏览次数:1367, 标签:matlab首先先分析对象。将数据利用matlab画出图,最开始是导入数据,然后处理数据,最后将处理的数据画出来。所以我将它分为...利用matlab将三维数据画成三维立体图
发布时间:2018-08-20 14:13,
浏览次数:1367
, 标签:
matlab
首先先分析对象。将数据利用matlab画出图,最开始是导入数据,然后处理数据,最后将处理的数据画出来。
所以我将它分为三个步骤。
第一步:导入数据
* 如果是mat数据。可以直接load
* 如果是txt数据。可以用txtread
* 如果是excel数据。可以用xlsread
详细的,可以参考https://blog.csdn.net/blueskyjian/article/details/72832449
代码如下:
%% 导入数据 clear all;clc;close all; load xyzdata.mat;%导入的的数据应当去除NaN值
这是我的数据截图:
注:需要注意的是,要将数据的NaN(空值)去掉。可以在matlab工作去查看,并去除。
第二步:数据处理
由于我们的x、y轴数据,并不是1 、 2 、3等这样的整数排列的,所以必须利用原有的数据,重新构造三维数据。
重构三维数据主要有两步:
* 第一步:栅格化,用到meshgrid()函数
* 第二步:插值,用到griddata()函数
栅格化原理、效果可以参考https://blog.csdn.net/shanchuan2012/article/details/72772191
简单来时就是绘制网格
插值原理、效果可以参考https://blog.csdn.net/pingmin2014/article/details/47298947
简单来说就是估计绘制网格格点的z的数据
代码如下:
%% 相关计算 [a,~]=size(xRow);%x轴数据总共*******行; xmax=max(xRow);%x轴数据最大值为********
xmin=min(xRow);%x轴数据最小值为********* %下面两行是测试用的,便于设置间隔值
%delta_x=xmax-xmin;%x轴范围宽度值为*****
%delta_x/a;%z轴间隔大约为1.4796e-04,可以设置为0.01,如果想要更为精确,可以设置为0.001、0.0001
[b,~]=size(yCol);%y轴数据为******** ymax=max(yCol);%y轴数据最大值为********
ymin=min(yCol);%y轴数据最小值为******** %下面两行是测试用的,便于设置间隔值
%delta_y=ymax-ymin;%轴范围宽度值为为*********
%delta_y/b;%y轴间隔大约为9.9876e-05,可以设置为0.01,如果想要根为精确,可以设置为0.001、0.0001
第三步:画图
这一步需要注意的是:选好网格间隔,网格间隔越小,精确度越高,相对应的,计算量越大,电脑性能要求越高。
电脑性能不高的,可以跳大间隔,同时优化代码,清除画图用不了的变量。
代码如下:
%% 重构三维数据,画图 %间隔为 0.05的时候,X Y数据为 *****×****, 电脑一般的,将间隔调大 %间隔为 1的时候,X Y数据为
***×****, 电脑 好的,将间隔调小
[X,Y]=meshgrid(xmin:1:xmax,ymin:1:ymax);%将x、y轴网格化,重构用于画图x、y轴数据
Z=griddata(xRow,yCol,z,X,Y);%插值,重构用于画图的Z轴数据 clear a b xmax xmin ymin ymax xRow
yCol z; mesh(X,Y,Z)
实验结果:
由于保密需要吗,图像结果打上马赛克,数据也不能提供。
完整代码:
%利用txt excel等大量x y z数据,化三维立体图 %% 导入数据 clear all;clc;close all; load
xyzdata.mat;%导入的的数据应当去除NaN值 %% 相关计算 [a,~]=size(xRow);%x轴数据总共********行;
xmax=max(xRow);%x轴数据最大值为********** xmin=min(xRow);%x轴数据最小值为********
%下面两行是测试用的,便于设置间隔值 %delta_x=xmax-xmin;%x轴范围宽度值为*****
%delta_x/a;%z轴间隔大约为1.4796e-04,可以设置为0.01,如果想要更为精确,可以设置为0.001、0.0001
[b,~]=size(yCol);%y轴数据为****** ymax=max(yCol);%y轴数据最大值为******
ymin=min(yCol);%y轴数据最小值为******** %下面两行是测试用的,便于设置间隔值
%delta_y=ymax-ymin;%轴范围宽度值为为******
%delta_y/b;%y轴间隔大约为9.9876e-05,可以设置为0.01,如果想要根为精确,可以设置为0.001、0.0001 %% 重构三维数据,画图
%间隔为 0.05的时候,X Y数据为 *****×****, 电脑一般的,将间隔调大 %间隔为 1的时候,X Y数据为 ***×***, 电脑
好的,将间隔调小 [X,Y]=meshgrid(xmin:1:xmax,ymin:1:ymax);%将x、y轴网格化,重构用于画图x、y轴数据
Z=griddata(xRow,yCol,z,X,Y);%插值,重构用于画图的Z轴数据 clear a b xmax xmin ymin ymax xRow
yCol z; mesh(X,Y,Z)
给学matlab的人,包括我自己一个勉励:路漫漫其修远兮,吾将上下而求索。
-
cad画三维立体图的教程.doc
2021-09-14 04:38:33cad画三维立体图的教程.doc -
Python实现读取txt文件并画三维图简单代码示例
2020-09-21 00:22:06主要介绍了Python实现读取txt文件并画三维图简单代码示例,具有一定借鉴价值,需要的朋友可以参考下。 -
cad画三维立体图的教程精选.doc
2021-10-11 17:38:55cad画三维立体图的教程精选.doc -
3DInEye(三维立体画制作软件)v1.6中文免费绿色版
2019-07-24 21:45:593DInEye是一款免安装的免费三维立体画制作软件,3DINEYE可以帮助您方便地制作出漂亮的三维立体画。最新版的3DINEYE除了3ds文件的导入,还提供了三维模型编辑功能,使三维立体画制作更加方便。 -
python画三维立体图-Python 绘制酷炫的三维图步骤详解
2020-11-01 13:18:36通常我们用 Python 绘制的都是二维平面图,但有时也需要绘制三维场景图,比如像下面这样的:这些图怎么做出来呢?今天就来分享下如何一步步绘制出三维矢量(SVG)图。八面体我们先以下面这个八面体为例。1 安装相关...通常我们用 Python 绘制的都是二维平面图,但有时也需要绘制三维场景图,比如像下面这样的:
这些图怎么做出来呢?今天就来分享下如何一步步绘制出三维矢量(SVG)图。
八面体
我们先以下面这个八面体为例。
1 安装相关包
首先安装两个必备包:
import pyrr # NumPy 的 3D 函数库
import svgwrite # svg图形处理库
2 定义 3D 图生成环境
接下来定义几个类设置好 3 维图基础环境:
viewport :矩形图范围
camera:包括视图矩阵和投影矩阵
mesh:svg 矢量图所需的网格表面矩阵、着色器和样式字典
3 生成八面体数据
然后生成八面体每个定点的数据:
def octahedron():
"""Construct an eight-sided polyhedron"""
f = sqrt(2.0) / 2.0
verts = numpy.float32([ ( 0, -1, 0), (-f, 0, f), ( f, 0, f), ( f, 0, -f), (-f, 0, -f), ( 0, 1, 0) ])
triangles = numpy.int32([ (0, 2, 1), (0, 3, 2), (0, 4, 3), (0, 1, 4), (5, 1, 2), (5, 2, 3), (5, 3, 4), (5, 4, 1) ])
return verts[triangles]
4 pyrr 包渲染
接下来利用 pyrr 3维库渲染上面的原始数据,最后生成 svg 矢量图。
5 生成 svg
上面最后一步生成 svg 图形,需要调用下面的 Engine 函数,略微有些复杂:
以上代码全部封装到类中调用,就可以生成八面体图形。
除了八面体还可以生成很多其他图形。
球体和 Klein 瓶
代码如下:
多面球体
代码如下:
发光的球体
代码实现:
还可以绘制这种曲面体
代码实现如下:
总结
以上所述是小编给大家介绍的Python 绘制酷炫的三维图,希望对大家有所帮助,如果大家有任何疑问请给我留言,小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对脚本之家网站的支持!
如果你觉得本文对你有帮助,欢迎转载,烦请注明出处,谢谢!
-
python画三维立体图-python绘制三维图
2020-11-01 13:19:50data(0.05) cset = ax.contour(X, Y, Z, cmap=cm.coolwarm) ax.clabel(cset, fontsize=9, inline=1) plt.show() 二维的等高线,同样可以配合三维表面图一起绘制: code: from mpl_toolkits.mplot3d import axes3d ...作者:桂。
时间:2017-04-27 23:24:55
本文仅仅梳理最基本的绘图方法。
一、初始化
假设已经安装了matplotlib工具包。
利用matplotlib.figure.Figure创建一个图框:
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
二、直线绘制(Line plots)
基本用法:
ax.plot(x,y,z,label=' ')
code:
import matplotlib as mpl
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
mpl.rcParams['legend.fontsize'] = 10
fig = plt.figure()
ax = fig.gca(projection='3d')
theta = np.linspace(-4 * np.pi, 4 * np.pi, 100)
z = np.linspace(-2, 2, 100)
r = z**2 + 1
x = r * np.sin(theta)
y = r * np.cos(theta)
ax.plot(x, y, z, label='parametric curve')
ax.legend()
plt.show()
三、散点绘制(Scatter plots)
基本用法:
ax.scatter(xs, ys, zs, s=20, c=None, depthshade=True, *args, *kwargs)
xs,ys,zs:输入数据;
s:scatter点的尺寸
c:颜色,如c = 'r'就是红色;
depthshase:透明化,True为透明,默认为True,False为不透明
*args等为扩展变量,如maker = 'o',则scatter结果为’o"的形状
code:
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
def randrange(n, vmin, vmax):
'''
Helper function to make an array of random numbers having shape (n, )
with each number distributed Uniform(vmin, vmax).
'''
return (vmax - vmin)*np.random.rand(n) + vmin
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
n = 100
# For each set of style and range settings, plot n random points in the box
# defined by x in [23, 32], y in [0, 100], z in [zlow, zhigh].
for c, m, zlow, zhigh in [('r', 'o', -50, -25), ('b', '^', -30, -5)]:
xs = randrange(n, 23, 32)
ys = randrange(n, 0, 100)
zs = randrange(n, zlow, zhigh)
ax.scatter(xs, ys, zs, c=c, marker=m)
ax.set_xlabel('X Label')
ax.set_ylabel('Y Label')
ax.set_zlabel('Z Label')
plt.show()
四、线框图(Wireframe plots)
基本用法:
ax.plot_wireframe(X, Y, Z, *args, **kwargs)
X,Y,Z:输入数据
rstride:行步长
cstride:列步长
rcount:行数上限
ccount:列数上限
code:
from mpl_toolkits.mplot3d import axes3d
import matplotlib.pyplot as plt
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
# Grab some test data.
X, Y, Z = axes3d.get_test_data(0.05)
# Plot a basic wireframe.
ax.plot_wireframe(X, Y, Z, rstride=10, cstride=10)
plt.show()
五、表面图(Surface plots)
基本用法:
ax.plot_surface(X, Y, Z, *args, **kwargs)
X,Y,Z:数据
rstride、cstride、rcount、ccount:同Wireframe plots定义
color:表面颜色
cmap:图层
code:
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import cm
from matplotlib.ticker import LinearLocator, FormatStrFormatter
import numpy as np
fig = plt.figure()
ax = fig.gca(projection='3d')
# Make data.
X = np.arange(-5, 5, 0.25)
Y = np.arange(-5, 5, 0.25)
X, Y = np.meshgrid(X, Y)
R = np.sqrt(X**2 + Y**2)
Z = np.sin(R)
# Plot the surface.
surf = ax.plot_surface(X, Y, Z, cmap=cm.coolwarm,
linewidth=0, antialiased=False)
# Customize the z axis.
ax.set_zlim(-1.01, 1.01)
ax.zaxis.set_major_locator(LinearLocator(10))
ax.zaxis.set_major_formatter(FormatStrFormatter('%.02f'))
# Add a color bar which maps values to colors.
fig.colorbar(surf, shrink=0.5, aspect=5)
plt.show()
六、三角表面图(Tri-Surface plots)
基本用法:
ax.plot_trisurf(*args, **kwargs)
X,Y,Z:数据
其他参数类似surface-plot
code:
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
n_radii = 8
n_angles = 36
# Make radii and angles spaces (radius r=0 omitted to eliminate duplication).
radii = np.linspace(0.125, 1.0, n_radii)
angles = np.linspace(0, 2*np.pi, n_angles, endpoint=False)
# Repeat all angles for each radius.
angles = np.repeat(angles[..., np.newaxis], n_radii, axis=1)
# Convert polar (radii, angles) coords to cartesian (x, y) coords.
# (0, 0) is manually added at this stage, so there will be no duplicate
# points in the (x, y) plane.
x = np.append(0, (radii*np.cos(angles)).flatten())
y = np.append(0, (radii*np.sin(angles)).flatten())
# Compute z to make the pringle surface.
z = np.sin(-x*y)
fig = plt.figure()
ax = fig.gca(projection='3d')
ax.plot_trisurf(x, y, z, linewidth=0.2, antialiased=True)
plt.show()
七、等高线(Contour plots)
基本用法:
ax.contour(X, Y, Z, *args, **kwargs)
code:
from mpl_toolkits.mplot3d import axes3d
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import cm
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
X, Y, Z = axes3d.get_test_data(0.05)
cset = ax.contour(X, Y, Z, cmap=cm.coolwarm)
ax.clabel(cset, fontsize=9, inline=1)
plt.show()
二维的等高线,同样可以配合三维表面图一起绘制:
code:
from mpl_toolkits.mplot3d import axes3d
from mpl_toolkits.mplot3d import axes3d
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import cm
fig = plt.figure()
ax = fig.gca(projection='3d')
X, Y, Z = axes3d.get_test_data(0.05)
ax.plot_surface(X, Y, Z, rstride=8, cstride=8, alpha=0.3)
cset = ax.contour(X, Y, Z, zdir='z', offset=-100, cmap=cm.coolwarm)
cset = ax.contour(X, Y, Z, zdir='x', offset=-40, cmap=cm.coolwarm)
cset = ax.contour(X, Y, Z, zdir='y', offset=40, cmap=cm.coolwarm)
ax.set_xlabel('X')
ax.set_xlim(-40, 40)
ax.set_ylabel('Y')
ax.set_ylim(-40, 40)
ax.set_zlabel('Z')
ax.set_zlim(-100, 100)
plt.show()
也可以是三维等高线在二维平面的投影:
code:
from mpl_toolkits.mplot3d import axes3d
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import cm
fig = plt.figure()
ax = fig.gca(projection='3d')
X, Y, Z = axes3d.get_test_data(0.05)
ax.plot_surface(X, Y, Z, rstride=8, cstride=8, alpha=0.3)
cset = ax.contourf(X, Y, Z, zdir='z', offset=-100, cmap=cm.coolwarm)
cset = ax.contourf(X, Y, Z, zdir='x', offset=-40, cmap=cm.coolwarm)
cset = ax.contourf(X, Y, Z, zdir='y', offset=40, cmap=cm.coolwarm)
ax.set_xlabel('X')
ax.set_xlim(-40, 40)
ax.set_ylabel('Y')
ax.set_ylim(-40, 40)
ax.set_zlabel('Z')
ax.set_zlim(-100, 100)
plt.show()
八、Bar plots(条形图)
基本用法:
ax.bar(left, height, zs=0, zdir='z', *args, **kwargs
x,y,zs = z,数据
zdir:条形图平面化的方向,具体可以对应代码理解。
code:
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
for c, z in zip(['r', 'g', 'b', 'y'], [30, 20, 10, 0]):
xs = np.arange(20)
ys = np.random.rand(20)
# You can provide either a single color or an array. To demonstrate this,
# the first bar of each set will be colored cyan.
cs = [c] * len(xs)
cs[0] = 'c'
ax.bar(xs, ys, zs=z, zdir='y', color=cs, alpha=0.8)
ax.set_xlabel('X')
ax.set_ylabel('Y')
ax.set_zlabel('Z')
plt.show()
九、子图绘制(subplot)
A-不同的2-D图形,分布在3-D空间,其实就是投影空间不空,对应code:
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
fig = plt.figure()
ax = fig.gca(projection='3d')
# Plot a sin curve using the x and y axes.
x = np.linspace(0, 1, 100)
y = np.sin(x * 2 * np.pi) / 2 + 0.5
ax.plot(x, y, zs=0, zdir='z', label='curve in (x,y)')
# Plot scatterplot data (20 2D points per colour) on the x and z axes.
colors = ('r', 'g', 'b', 'k')
x = np.random.sample(20*len(colors))
y = np.random.sample(20*len(colors))
c_list = []
for c in colors:
c_list.append([c]*20)
# By using zdir='y', the y value of these points is fixed to the zs value 0
# and the (x,y) points are plotted on the x and z axes.
ax.scatter(x, y, zs=0, zdir='y', c=c_list, label='points in (x,z)')
# Make legend, set axes limits and labels
ax.legend()
ax.set_xlim(0, 1)
ax.set_ylim(0, 1)
ax.set_zlim(0, 1)
ax.set_xlabel('X')
ax.set_ylabel('Y')
ax.set_zlabel('Z')
B-子图Subplot用法
与MATLAB不同的是,如果一个四子图效果,如:
MATLAB:
subplot(2,2,1)
subplot(2,2,2)
subplot(2,2,[3,4])
Python:
subplot(2,2,1)
subplot(2,2,2)
subplot(2,1,2)
code:
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d.axes3d import Axes3D, get_test_data
from matplotlib import cm
import numpy as np
# set up a figure twice as wide as it is tall
fig = plt.figure(figsize=plt.figaspect(0.5))
#===============
# First subplot
#===============
# set up the axes for the first plot
ax = fig.add_subplot(2, 2, 1, projection='3d')
# plot a 3D surface like in the example mplot3d/surface3d_demo
X = np.arange(-5, 5, 0.25)
Y = np.arange(-5, 5, 0.25)
X, Y = np.meshgrid(X, Y)
R = np.sqrt(X**2 + Y**2)
Z = np.sin(R)
surf = ax.plot_surface(X, Y, Z, rstride=1, cstride=1, cmap=cm.coolwarm,
linewidth=0, antialiased=False)
ax.set_zlim(-1.01, 1.01)
fig.colorbar(surf, shrink=0.5, aspect=10)
#===============
# Second subplot
#===============
# set up the axes for the second plot
ax = fig.add_subplot(2,1,2, projection='3d')
# plot a 3D wireframe like in the example mplot3d/wire3d_demo
X, Y, Z = get_test_data(0.05)
ax.plot_wireframe(X, Y, Z, rstride=10, cstride=10)
plt.show()
补充:
文本注释的基本用法:
code:
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import matplotlib.pyplot as plt
fig = plt.figure()
ax = fig.gca(projection='3d')
# Demo 1: zdir
zdirs = (None, 'x', 'y', 'z', (1, 1, 0), (1, 1, 1))
xs = (1, 4, 4, 9, 4, 1)
ys = (2, 5, 8, 10, 1, 2)
zs = (10, 3, 8, 9, 1, 8)
for zdir, x, y, z in zip(zdirs, xs, ys, zs):
label = '(%d, %d, %d), dir=%s' % (x, y, z, zdir)
ax.text(x, y, z, label, zdir)
# Demo 2: color
ax.text(9, 0, 0, "red", color='red')
# Demo 3: text2D
# Placement 0, 0 would be the bottom left, 1, 1 would be the top right.
ax.text2D(0.05, 0.95, "2D Text", transform=ax.transAxes)
# Tweaking display region and labels
ax.set_xlim(0, 10)
ax.set_ylim(0, 10)
ax.set_zlim(0, 10)
ax.set_xlabel('X axis')
ax.set_ylabel('Y axis')
ax.set_zlabel('Z axis')
plt.show()
参考:
-
Visual C++6.0画三维立体图形
2019-07-22 16:33:19在画三维立体图之前,主要是先要找到二维和三维的对应关系,这是转化的关键。 关键代码如下: S[i].x=P[i][1]+sqrt(2)/3.0*(-P[i][0]); S[i].y=P[i][2]+sqrt(2)/3.0*(-P[i][0]); 一、建立边表结构,在同一屏幕... -
matlab画三维飞机模型AID.rar
2021-10-14 20:17:35飞机直观设计 (AID):一种学术工具,旨在帮助培养对飞机设计的直观理解。-matlab开发 -
街头粉笔三维立体画 .pdf
2022-02-04 05:12:43街头粉笔三维立体画 .pdf -
Python 绘制酷炫的三维图步骤详解
2020-09-19 01:56:34本文分步骤给大家介绍了Python 绘制如此酷炫的三维图效果 ,需要的朋友可以参考下 -
HTML5三维立体泡沫方块移动特效
2021-06-24 11:07:36HTML5三维立体泡沫方块移动特效是一款基于canvas绘制三维立体空格的泡沫方块漂浮移动背景动画特效。 -
html+css3三维立体相册
2018-12-14 11:41:08一个三维立体的相册,可以拖拽图片进去和旋转立体模型,有一个良好三维效果的相册,如果你正在学习css3三维空间,可以学习下,欢迎交流~~ -
matlab开发-三维立体图
2019-08-24 08:05:51matlab开发-三维立体图。使用surf命令在3D中绘制X-Y-Z数据。不需要曲线拟合工具箱。 -
如何用Matplotlib 画三维图的示例代码
2021-01-19 23:54:58用Matplotlib画三维图 最基本的三维图是由(x, y, z)三维坐标点构成的线图与散点图,可以用ax.plot3D和ax.scatter3D函数来创建,默认情况下,散点会自动改变透明度,以在平面上呈现出立体感 三维的线图和散点图 #... -
CAD画三维图中如何绘制三维实体
2021-02-27 10:04:38那在浩辰CAD软件中画三维图的时候,如何绘制三维实体对象呢?今天就为大家简单介绍下。CAD中绘制三维实体的过程:3.1长方体1.命令格式命令行:Box菜单:[绘图]→[实体]→[长方体(B)]工具栏:[实体]→[长方体]创建三... -
python画三维立体图-Python 竟能绘制出如此酷炫的三维图
2020-11-01 13:18:36原标题:Python 竟能绘制出如此酷炫的三维图通常我们用 Python 绘制的都是二维平面图,但有时也需要绘制三维场景图,比如像下面这样的: 这些图怎么做出来呢?今天就来分享下如何一步步绘制出三维矢量(SVG)图。... -
论文研究-三维动画的前期立体效果调整客观评价 .pdf
2019-08-27 22:51:10三维动画的前期立体效果调整客观评价,王泽宇,刘亮,在三维立体动画制作过程中,前期立体效果调整决定了动画的立体呈现,是控制立体视觉效果最为关键的步骤。本文提出了一种针对前期 -
python之画三维图像
2020-11-20 19:30:53一:利用的包:(1)构建三维对象:mpl_toolkits.mplot3d里面导入Axes3D(2)数据方面操作:numpy(3)绘图工具包:matplotlib.pyplot二:绘图:1、绘图主要分成两种情况:(1)一种是根据函数来绘制三维图(2)一种是根据三维... -
连续切片三维重构绘图过程的消隐技术
2020-12-13 08:09:05为实现对材料三维立体图形的快速绘制.本文利用连续切片截面之间相互平行的特性,通过寻找相邻截面中的关键点,分别从两边向中间绘制侧面并填色,从整体上采用自下而上的方法,实现了立体图形的消隐。该方法避免了...