环球实时:利用Python实现绘制3D爱心的代码分享
来源:脚本之家    时间:2022-11-11 16:58:21
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环境介绍第一步,绘制一个三维的爱心亿点点细节加入时间序列加入心脏的跳动一个好的展示完整代码

环境介绍

python3.8


(资料图片)

numpy

matplotlib

第一步,绘制一个三维的爱心

关于这一步,我采用的是大佬博客中的最后一种绘制方法。当然,根据我的代码习惯,我还是稍做了一点点修改的。

class Guess:
    def __init__(self, bbox=(-1.5, 1.5), resolution=50, lines=20) -> None:
        """
        bbox: 控制画格的大小
        resolution: 控制爱心的分辨率
        lines: 控制等高线的数量
        """
        self.xmin, self.xmax, self.ymin, self.ymax, self.zmin, self.zmax = bbox*3
        A = np.linspace(self.xmin, self.xmax, resolution)
        self.B = np.linspace(self.xmin, self.xmax, lines)
        self.A1, self.A2 = np.meshgrid(A, A)
        

    def coordinate(self, x, y, z):
        """
        生成坐标
        """
        return (x**2+(9/4)*y**2+z**2-1)**3-x**2*z**3-(9/80)*y**2*z**3

    def draw(self, ax):
        """
        绘制坐标
        """
        for z in self.B:
            X, Y = self.A1, self.A2
            Z = self.coordinate(X, Y, z)+z
            cset = ax.contour(X, Y, Z, [z], zdir="z", colors=("pink",))

        for y in self.B:
            X, Z = self.A1, self.A2
            Y = self.coordinate(X, y, Z)+y
            cset = ax.contour(X, Y, Z, [y], zdir="y", colors=("pink",))

        for x in self.B:
            Y, Z = self.A1, self.A2
            X = self.coordinate(x, Y, Z) + x
            cset = ax.contour(X, Y, Z, [x], zdir="x", colors=("pink",))

    def run(self):
        fig = plt.figure()
        ax = fig.add_subplot(projection="3d")
        ax.set_zlim3d(self.zmin, self.zmax)
        ax.set_xlim3d(self.xmin, self.xmax)
        ax.set_ylim3d(self.ymin, self.ymax)
        plt.show()

但是这可以达到我们想要的效果吗?

显然不能!于是我们开始加入亿点点细节!

亿点点细节

加入时间序列

想要心脏跳起来,我们就需要有时间维度的变化。那怎么做最合理呢?这里仅展示修改的代码位置。

class Guess:
    def __init__(self, bbox=(-1.5, 1.5), resolution=50, lines=20) -> None:
        plt.ion()                                         # 开启画布的动态图模式
        self.xmin, self.xmax, self.ymin, self.ymax, self.zmin, self.zmax = bbox*3
        self.time = time.time()                           # 这里有一个衡量的时间坐标,很合理吧
        A = np.linspace(self.xmin, self.xmax, resolution)
        self.B = np.linspace(self.xmin, self.xmax, lines)
        self.A1, self.A2 = np.meshgrid(A, A)

    def run(self, count):
        """
        加入count是我们想循环的次数
        """
        fig = plt.figure()
        for i in range(count):
            plt.clf()                               # 每次清除画布
            ax = fig.add_subplot(projection="3d")
            ax.set_zlim3d(self.zmin, self.zmax)
            ax.set_xlim3d(self.xmin, self.xmax)
            ax.set_ylim3d(self.ymin, self.ymax)
            times = time.time()-self.t/ime          # 计算画布的当前时间状态
            self.draw(ax, coef)
            plt.show()

加入心脏的跳动

心脏的跳动当然不会是线性的了,我们需要心脏的跳动是有层次感的,并且还是可以做往返运动的。

emmmmm… 这么说来,cos是不是就是做这个用的?

于是…

def __init__(self, bbox=(-1.5, 1.5), resolution=50, lines=20, scale=1.2) -> None:
        """
        scale: 心脏缩放的系数
        """
        self.xmin, self.xmax, self.ymin, self.ymax, self.zmin, self.zmax = bbox*3
        plt.ion() 
        self.scale = scale   # scale: 心脏缩放的系数 设置为全局变量
        self.time = time.time()
        A = np.linspace(self.xmin, self.xmax, resolution)
        self.B = np.linspace(self.xmin, self.xmax, lines)
        self.A1, self.A2 = np.meshgrid(A, A)

    def draw(self, ax, coef):
        """
        coef: 使得心脏可以按照时间跳动
        """
        for z in self.B:
            X, Y = self.A1, self.A2
            Z = self.coordinate(X, Y, z)+z
            cset = ax.contour(X * coef, Y * coef, Z * coef, [z * coef], zdir="z", colors=("pink",))

        for y in self.B:
            X, Z = self.A1, self.A2
            Y = self.coordinate(X, y, Z)+y
            cset = ax.contour(X * coef, Y * coef, Z * coef, [y * coef], zdir="y", colors=("pink",))

        for x in self.B:
            Y, Z = self.A1, self.A2
            X = self.coordinate(x, Y, Z) + x
            cset = ax.contour(X * coef, Y * coef, Z * coef, [x * coef], zdir="x", colors=("pink",))

    def run(self, count):
        """
        加入count是我们想循环的次数
        """
        fig = plt.figure()
        for i in range(count):
            plt.clf()                               # 每次清除画布
            ax = fig.add_subplot(projection="3d")
            ax.set_zlim3d(self.zmin, self.zmax)
            ax.set_xlim3d(self.xmin, self.xmax)
            ax.set_ylim3d(self.ymin, self.ymax)
            times = time.time()-self.time
            coef = np.cos(times) * (self.scale-1) + 1
            # coef 是用来放缩心脏的大小的,加入cos来使它有节奏的跳动
            self.draw(ax, coef)
            plt.pause(0.01)
            plt.show()

很好,这样我们就有了一个可以跳动的心脏,那么到这结束了嘛?

一个好的展示

当然没有!我们希望对象看到的时候他稍微有点东西,所以让它跳动却不能改变方向,岂不是看的不够全面?所以我们在加最后亿点点细节:

def run(self, count):
        fig = plt.figure()
        for i in range(count):
            plt.clf()
            ax = fig.add_subplot(projection="3d")
            ax.set_title("你对象的名字?")              # 加上你对象的小name
            ax.set_zlim3d(self.zmin, self.zmax)
            ax.set_xlim3d(self.xmin, self.xmax)
            ax.set_ylim3d(self.ymin, self.ymax)
            times = time.time()-self.time
            ax.view_init(10, 100+np.cos(times) * 10)   # 让三维坐标图可以变换坐标展示
            coef = np.cos(times) * (self.scale-1) + 1
            self.draw(ax, coef)
            plt.pause(0.01)  # 让绘制出来的心脏可以显示
            plt.show()

完整代码

代码完整版及效果如下

import time
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt


class Guess:
    def __init__(self, bbox=(-1.5, 1.5), resolution=50, lines=20, scale=1.2) -> None:
        self.xmin, self.xmax, self.ymin, self.ymax, self.zmin, self.zmax = bbox*3
        plt.ion() 
        self.scale = scale
        self.time = time.time()
        A = np.linspace(self.xmin, self.xmax, resolution)
        self.B = np.linspace(self.xmin, self.xmax, lines)
        self.A1, self.A2 = np.meshgrid(A, A)
        

    def coordinate(self, x, y, z):
        return (x**2+(9/4)*y**2+z**2-1)**3-x**2*z**3-(9/80)*y**2*z**3

    def draw(self, ax, coef):
        for z in self.B:
            X, Y = self.A1, self.A2
            Z = self.coordinate(X, Y, z)+z
            cset = ax.contour(X * coef, Y * coef, Z * coef, [z * coef], zdir="z", colors=("pink",))

        for y in self.B:
            X, Z = self.A1, self.A2
            Y = self.coordinate(X, y, Z)+y
            cset = ax.contour(X * coef, Y * coef, Z * coef, [y * coef], zdir="y", colors=("pink",))

        for x in self.B:
            Y, Z = self.A1, self.A2
            X = self.coordinate(x, Y, Z) + x
            cset = ax.contour(X * coef, Y * coef, Z * coef, [x * coef], zdir="x", colors=("pink",))

    def run(self, count):
        fig = plt.figure()
        for i in range(count):
            plt.clf()
            ax = fig.add_subplot(projection="3d")
            ax.set_title("2LiuYu")
            ax.set_zlim3d(self.zmin, self.zmax)
            ax.set_xlim3d(self.xmin, self.xmax)
            ax.set_ylim3d(self.ymin, self.ymax)
            times = time.time()-self.time
            ax.view_init(10, 100+np.cos(times) * 10)
            coef = np.cos(times) * (self.scale-1) + 1
            self.draw(ax, coef)
            plt.pause(0.01)
            plt.show()


if __name__ == "__main__":
    demo = Guess()
    demo.run(1000)

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