我有 3 个变量的函数,例如,我想将这 4 个数据绘制在一张图中,以便能够捕捉 V 相对于所有三个变量的行为。
我搜索了一下并阅读了有关Sliceomatic的信息,但不确定它是如何工作的,以及它是否满足我的要求。如果有人可以提出一种方法,我将不胜感激。
例如,假设我有:
r1 = [1 2 3 4 5 6];
p = [2 4 5 8 9 7];
r2 = [10 45 1 0 7 9];
v = 5.*r1.^2 + 2.*p.^2 + r2.^2;
我有 3 个变量的函数,例如,我想将这 4 个数据绘制在一张图中,以便能够捕捉 V 相对于所有三个变量的行为。
我搜索了一下并阅读了有关Sliceomatic的信息,但不确定它是如何工作的,以及它是否满足我的要求。如果有人可以提出一种方法,我将不胜感激。
例如,假设我有:
r1 = [1 2 3 4 5 6];
p = [2 4 5 8 9 7];
r2 = [10 45 1 0 7 9];
v = 5.*r1.^2 + 2.*p.^2 + r2.^2;
正如@jlk 所提到的,您想要的是 3D 可视化,或三维数据的可视化。
大多数 3D可视化方法属于以下类别之一(来自参考文献 1):
切片技术:利用切面探测数据,提取数据的二维切片,然后使用二维空间数据可视化方法。
等值面技术:给定用户指定的值,生成一个(或多个)表面描述并使用表面可视化技术对其进行可视化。
直接体积渲染:将不透明度函数分配给数据中的值,并且您可以在渲染时看到它。
Sliceomatic 使用切片选项,它似乎对探索性可视化很有用。对于 MATLAB,您可以查看他们的文档以获取选项。他们之中有一些是:
slice
用于切片;和isosurface
对于等值面。并且似乎可以将 File Exchange 中的Volume Render用于第三个选项。
如果您需要认真对待这些可视化,也许您应该使用专门的软件。您可以将ParaView或MayaVi与 Python 等一起使用。