借用example在Matplotlib文档页面上并稍微修改代码，importnumpyasnpfrommpl_toolkits.mplot3dimportAxes3Dimportmatplotlib.pyplotaspltdefrandrange(n,vmin,vmax):return(vmax-vmin)*np.random.rand(n)+vminfig=plt.figure()ax=fig.add_subplot(111,projection='3d')n=100forc,m,zl,zhin[('r','o',-50,-25),('b','^',-30,-5)]:xs=rand
我正在使用matplotlib来执行此操作frommpl_toolkits.mplot3dimportAxes3Dimportnumpyasnpimportmatplotlibimportmatplotlib.pyplotaspltfig=plt.figure()ax=Axes3D(fig)x=[6,3,6,9,12,24]y=[3,5,78,12,23,56]ax.plot(x,y,zs=0,zdir='z',label='zs=0,zdir=z')plt.show()现在这会构建一个在3d空间中水平的图形。如何使图表垂直以使其面向用户？我想要做的是构建多个这样的垂直图，它们相隔一定
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我似乎无法在任何地方找到这个问题的答案。我意识到你必须使用PyOpenGL或类似的东西来做OpenGL的东西，但我想知道它是否可以在没有任何其他依赖项的情况下制作非常基本的3D图形。 最佳答案 不，Pygame是SDL的包装器，它是一个2Dapi。Pygame不提供任何3D功能，而且可能永远不会。Python的3D库包括Panda3D和DirectPython，尽管它们使用起来可能相当复杂，尤其是后者。 关于python-PyGame做3d吗？，我们在StackOverflow上找到一个
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Real-timevoxelbased3Dsemanticmappingwithahandheld RGB-Dcamera论文整理作者：XuanZhang 整理:大头摘要 环境感知是机器人智能的重要组成部分。为了更好地理解周围的环境，机器人不仅应该了解现实世界中物体的几何形状，还应该了解它们的语义。在这项工作中，我们演示了如何手持RGB-D相机实时构建基于体素的3D语义地图。我们结合了一个最先进的工作-ORB-SLAM，一个用于语义分割的卷积神经网络-PSPNet和一个高效的基于体素的3D地图表示-Octomap来构建一个工作系统。我们提出了不同的方法来融合语义信息来构建地图，
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我有一个(x,y,z)蛋白质位置的大型数据集，并希望将高占用率区域绘制为热图。理想情况下，输出应该类似于下面的体积可视化，但我不确定如何使用matplotlib实现这一点。我最初的想法是将我的位置显示为3D散点图，并通过KDE为它们的密度着色。我用测试数据将其编码如下:importnumpyasnpfromscipyimportstatsimportmatplotlib.pyplotaspltfrommpl_toolkits.mplot3dimportAxes3Dmu,sigma=0,0.1x=np.random.normal(mu,sigma,1000)y=np.random.nor
