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  • 怎么在CAD中绘制三维立体
    千次阅读
    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

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    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。

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  • cad画三维立体图的教程.doc
  • 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
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  • 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:

    2019071215332071.jpg

    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。

    2019071215332072.jpg

    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:

    2019071215332073.jpg

    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。

    2019071215332074.jpg

    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:

    2019071215332075.jpg

    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

    2019071215332076.jpg

    代码如下:

    2019071215332177.jpg

    多面球体

    2019071215332178.jpg

    代码如下:

    2019071215332179.jpg

    发光的球体

    2019071215332180.jpg

    代码实现:

    2019071215332181.jpg

    还可以绘制这种曲面体

    2019071215332182.jpg

    代码实现如下:

    2019071215332183.jpg

    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!

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  • python画三维立体图-python绘制三维图

    千次阅读 2020-11-01 13:19:50
    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 ...

    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')

    1085343-20170427232821475-1581674640.png

    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()

    1085343-20170427233438506-816080794.png

    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()

    1085343-20170427234600069-1123635540.png

    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()

    1085343-20170427235353975-1165295870.png

    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()

    1085343-20170427235619381-1099728432.png

    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()

    1085343-20170428064410412-2144400745.png

    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()

    1085343-20170428064857709-331889624.png

    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()

    1085343-20170428065239631-897876346.png

    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()

    1085343-20170428065622537-1308648947.png

    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()

    1085343-20170428065810647-854711136.png

    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')

    1085343-20170428070320694-1392528345.png

    B-子图Subplot用法

    与MATLAB不同的是,如果一个四子图效果,如:

    1085343-20170428071243834-1968412328.png

    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()

    1085343-20170428071408428-487524193.png

    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()

    1085343-20170428070440772-788186162.png

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空空如也

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如何画三维立体画