import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

# 1. 生成數(shù)據(jù)
x = np.linspace(-10, 10, 100)  # x軸范圍：-10到10，取100個點
y = np.linspace(-10, 10, 100)  # y軸范圍：-10到10，取100個點
X, Y = np.meshgrid(x, y)       # 生成網(wǎng)格數(shù)據(jù)（二維數(shù)組）
Z = np.sin(np.sqrt(X**2 + Y**2))  # 計算z值

# 2. 創(chuàng)建三維畫布
fig = plt.figure(figsize=(10, 8))  # 設(shè)置畫布大小
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')  # 創(chuàng)建3D子圖

# 3. 繪制曲面圖
surf = ax.plot_surface(
    X, Y, Z,
    cmap='viridis',  # 顏色映射（可選：plasma、coolwarm等）
    alpha=0.8,       # 透明度
    linewidth=0.1    # 網(wǎng)格線寬度
)

# 4. 自定義樣式
ax.set_xlabel('X Axis', fontsize=12, labelpad=10)  # x軸標(biāo)簽
ax.set_ylabel('Y Axis', fontsize=12, labelpad=10)  # y軸標(biāo)簽
ax.set_zlabel('Z Axis', fontsize=12, labelpad=10)  # z軸標(biāo)簽
ax.set_title(r'$z = \sin(\sqrt{x^2 + y^2})$', fontsize=15, pad=20)  # 標(biāo)題（支持LaTeX）

# 添加顏色條（顯示z值與顏色的對應(yīng)關(guān)系）
fig.colorbar(surf, ax=ax, shrink=0.5, aspect=10, label='Z Value')

# 5. 保存與顯示
plt.savefig('3d_surface_matplotlib.png', dpi=300, bbox_inches='tight')  # 高分辨率保存
plt.show()

import plotly.graph_objects as go
import numpy as np

# 1. 生成模擬數(shù)據(jù)（3個類別，每個類別500個點）
np.random.seed(42)  # 固定隨機(jī)種子，保證結(jié)果可復(fù)現(xiàn)

# 類別1：均值(0,0,0)，標(biāo)準(zhǔn)差0.5
x1 = np.random.normal(0, 0.5, 500)
y1 = np.random.normal(0, 0.5, 500)
z1 = np.random.normal(0, 0.5, 500)

# 類別2：均值(3,3,3)，標(biāo)準(zhǔn)差0.5
x2 = np.random.normal(3, 0.5, 500)
y2 = np.random.normal(3, 0.5, 500)
z2 = np.random.normal(3, 0.5, 500)

# 類別3：均值(6,0,3)，標(biāo)準(zhǔn)差0.5
x3 = np.random.normal(6, 0.5, 500)
y3 = np.random.normal(0, 0.5, 500)
z3 = np.random.normal(3, 0.5, 500)

# 2. 創(chuàng)建三維散點圖
fig = go.Figure()

# 添加3個類別的散點
fig.add_trace(go.Scatter3d(
    x=x1, y=y1, z=z1,
    mode='markers',  # 標(biāo)記類型：散點
    marker=dict(
        size=3,        # 點大小
        color='red',   # 顏色
        opacity=0.7    # 透明度
    ),
    name='Class 1'  # 圖例名稱
))

fig.add_trace(go.Scatter3d(
    x=x2, y=y2, z=z2,
    mode='markers',
    marker=dict(size=3, color='blue', opacity=0.7),
    name='Class 2'
))

fig.add_trace(go.Scatter3d(
    x=x3, y=y3, z=z3,
    mode='markers',
    marker=dict(size=3, color='green', opacity=0.7),
    name='Class 3'
))

# 3. 自定義布局
fig.update_layout(
    title='3D Scatter Plot of 3 Classes (Interactive)',
    title_font=dict(size=16),
    scene=dict(
        xaxis_title='X Feature',
        yaxis_title='Y Feature',
        zaxis_title='Z Feature',
        xaxis=dict(backgroundcolor='rgba(240,240,240,0.5)'),  # x軸背景色
        yaxis=dict(backgroundcolor='rgba(240,240,240,0.5)'),  # y軸背景色
        zaxis=dict(backgroundcolor='rgba(240,240,240,0.5)')   # z軸背景色
    ),
    legend=dict(
        x=0.1, y=0.9,  # 圖例位置
        font=dict(size=12)
    ),
    width=800, height=600  # 圖大小
)

# 4. 保存與展示
fig.write_html('3d_scatter_plotly.html')  # 導(dǎo)出為HTML（支持網(wǎng)頁打開）
fig.show()  # 本地展示（默認(rèn)打開瀏覽器）

import pyvista as pv
import numpy as np

# 確保中文顯示正常
pv.set_plot_theme("document")

# 1. 創(chuàng)建一個復(fù)雜的三維網(wǎng)格 - 帶孔的立方體
# 創(chuàng)建一個基礎(chǔ)立方體
cube = pv.Cube(x_length=2, y_length=2, z_length=2)
# 對立方體進(jìn)行三角形化處理，使用更精細(xì)的參數(shù)
cube = cube.triangulate(progress_bar=False)

# 在立方體上打幾個孔
spheres = [
    pv.Sphere(radius=0.5, center=(0.5, 0, 0)),
    pv.Sphere(radius=0.5, center=(-0.5, 0, 0)),
    pv.Sphere(radius=0.5, center=(0, 0.5, 0)),
    pv.Sphere(radius=0.5, center=(0, -0.5, 0))
]

# 布爾運算：從立方體中減去球體（創(chuàng)建孔洞）
tolerance = 1e-6  # 設(shè)置容差
for sphere in spheres:
    # 對球體進(jìn)行更徹底的三角形化
    sphere = sphere.triangulate(progress_bar=False)
    # 確保網(wǎng)格質(zhì)量
    if not sphere.is_all_triangles:
        sphere = sphere.triangulate(progress_bar=False)

    # 執(zhí)行布爾運算時指定容差
    cube = cube.boolean_difference(
        sphere,
        tolerance=tolerance,
        progress_bar=False
    )

    # 確保結(jié)果是三角形網(wǎng)格
    if not cube.is_all_triangles:
        cube = cube.triangulate(progress_bar=False)

    # 檢查是否有有效數(shù)據(jù)
    if cube.n_points == 0 or cube.n_cells == 0:
        print("警告：布爾運算后網(wǎng)格為空，調(diào)整容差或幾何參數(shù)")
        # 適當(dāng)增大容差重試
        tolerance *= 2
        # 重新創(chuàng)建立方體以避免累積錯誤
        cube = pv.Cube(x_length=2, y_length=2, z_length=2).triangulate()

# 2. 創(chuàng)建體數(shù)據(jù) - 立方體內(nèi)部的標(biāo)量場
# 生成網(wǎng)格點
x = np.linspace(-1, 1, 50)
y = np.linspace(-1, 1, 50)
z = np.linspace(-1, 1, 50)
grid = pv.RectilinearGrid(x, y, z)

# 在網(wǎng)格上創(chuàng)建一個復(fù)雜的標(biāo)量場
xx, yy, zz = grid.points.T
scalar_field = np.sin(5 * xx) * np.cos(5 * yy) * np.sin(5 * zz) + 0.5 * xx

# 將標(biāo)量場添加到網(wǎng)格
grid["scalar_field"] = scalar_field

# 3. 創(chuàng)建可視化場景
p = pv.Plotter(notebook=False, window_size=[1000, 800])

# 添加立方體網(wǎng)格
p.add_mesh(
    cube,
    color="white",
    show_edges=True,
    edge_color="black",
    opacity=0.3,
    label="帶孔立方體"
)

# 添加體數(shù)據(jù)的等值面
contours = grid.contour([-0.8, -0.4, 0, 0.4, 0.8])
p.add_mesh(
    contours,
    cmap="coolwarm",
    opacity=0.8,
    label="標(biāo)量場等值面"
)

# 添加坐標(biāo)軸和標(biāo)題
p.add_axes()
p.add_title("PyVista三維網(wǎng)格與體數(shù)據(jù)可視化")
p.add_legend()

# 設(shè)置相機(jī)位置
p.camera_position = [
    (5, 5, 5),  # 相機(jī)位置
    (0, 0, 0),  # 焦點
    (0, 1, 0)  # 上方向
]

# 顯示場景
p.show()

# 4. 進(jìn)階：創(chuàng)建交互式切片
p = pv.Plotter(notebook=False, window_size=[1000, 800])
p.add_mesh(grid.contour([0]), cmap="coolwarm", label="標(biāo)量場等值面")

# 添加可交互的切片平面
p.add_slice(grid, normal="x", show_edges=True)
p.add_slice(grid, normal="y", show_edges=True)

p.add_axes()
p.add_title("交互式體數(shù)據(jù)切片")
p.add_legend()
p.show()