首先,我试图在matplotlib中绘制球谐函数,因为它们在mayavi中可见：
/mayavi/mayavi/auto/example_spherical_harmonics.html
这是我在的地方：
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import cm, colors
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import numpy as np
from scipy import special
# Create a sphere
r = 3
pi = np.pi
cos = np.cos
sin = np.sin
phi, theta = np.mgrid[0:pi:50j, 0:2*pi:50j]
x = r * sin(phi) * cos(theta)
y = r * sin(phi) * sin(theta)
z = r * cos(phi)
colorfunction=special.sph_harm(3,4,theta,phi).real
norm=colors.Normalize(vmin = np.min(colorfunction), vmax = np.max(colorfunction), clip = False)
print colorfunction
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
ax.scatter(x, y, z)
ax.plot_surface(
x, y, z, rstride=1, cstride=1, norm=norm, cmap=cm.jet, facecolors=cm.jet(colorfunction))
plt.show()
这个想法是使用颜色函数根据球谐度对球体表面着色.但是,此函数的输出是带负数的数组.我需要做的是’规范化’这个数组,以便它与matplotlib的色彩映射表现得很好.然而,不像这里的答案,Color matplotlib plot_surface command with surface gradient,答案只是通过除以最大元素来预先形成一个草率的标准化,我有负面元素,所以这是不行的.我理想情况下喜欢使用matplotlib.colors.Normalize,但它不适用于facecolors.
我知道规范适用于cmap = cm.jet,因为如果我完全删除facecolors参数,我会得到一个符合我的规范函数的新颜色映射.
这是我的问题的症结所在,我无法将我的规范化色彩图应用于我的脸部颜色.有任何想法吗？
这是上面代码当前生成的图.正如您所看到的那样,负值完全被截断并且信息丢失,因为色彩映射范围远大于实际值(所以一切看起来都是蓝色).
