ListDensityPlot3D

ListDensityPlot3D[farr]

根据数值数组 farr 生成平滑的密度图.

ListDensityPlot3D[{{x1,y1,z1,f1},,{xn,yn,zn,fn}}]

在指定的点 {xi,yi,zi} 生成值为 fi 的密度图.

更多信息和选项

范例

打开所有单元关闭所有单元

基本范例  (2)

画出一个数值数组的密度图:

选用不同的颜色方案和图例:

范围  (15)

数据  (7)

对于由 值组成的规则数据, 数据反映了它们在数组中的位置:

利用 DataRange 显式指定 数据的范围:

对密度点给出显式的 , , , 坐标:

对于 这样的不规则数据,则从数据中推断得出 的数据范围:

RegionFunction 来限制数据范围:

绘制由 SparseArray 给出的值数组的密度:

绘制由 QuantityArray 给出的值数组的密度:

ClipPlanes 指定一个或几个剪切平面. 下例中,剪切平面为

演示  (8)

PlotTheme 对整体样式进行配置:

PlotLegends 显示不同数值对应的颜色条:

Axes 控制坐标轴的显示:

AxesLabel 对坐标轴进行标注,用 PlotLabel 对整个图线进行标注:

ColorFunction 根据函数值对图线着色:

用自定义不透明度函数指定每个体积点的不透明度:

TargetUnits 指定可视化时用什么单位:

x 方向使用 ScalingFunctions

选项  (38)

BoxRatios  (3)

默认边框的边有相同长度:

BoxRatiosAutomatic 显示三维坐标值的自然缩放:

指定边框长度间的比例:

ClipPlanes  (3)

ClipPlanes 指定一个或几个剪切面. 此处,我们剪切

指定几个剪切面,这里剪切

与一般的 RegionFunction 比较:

ColorFunction  (2)

xyz 坐标按 f 缩放值着色:

使用 ColorData 中的着色函数:

ColorFunctionScaling  (2)

ColorFunction 的参数通常被缩放至0到1之间:

设置 ColorFunctionScalingFalse,使用未经缩放的坐标:

DataRange  (2)

默认情况下,数据范围采用数组的维度:

显式指定数据范围:

MaxPlotPoints  (1)

指定数据点的最大个数:

默认情况下,使用所有数据:

OpacityFunction  (5)

默认情况下,OpacityFunction 设为 Automatic

None 使整个图不透明:

用自定义的不透明透明度函数指定每个体积点的不透明度:

令区间 上的值更不透明:

不透明度为常数 Opacity[0.05]

OpacityFunctionScaling  (2)

默认情况下,使用缩放过的值:

OpacityFunctionScaling 设为 False,使用未经缩放的密度值:

PerformanceGoal  (2)

生成高品质的图线:

以提高速度为主,可能会牺牲质量:

PlotLegends  (2)

默认不使用图例:

PlotLegends->Automatic 显示图例:

PlotRange  (3)

默认情况下,显示图线的全部范围:

指定范围以显示更多细节:

只显示0到0.2之间的函数值:

替代形式:

PlotTheme  (3)

选用带有详细刻度、网格线和图例的主题样式:

不显示网格线:

比较不同的主题样式:

RegionFunction  (3)

在球上绘制

只显示 的区域:

各区域之间不必相连:

ScalingFunctions  (4)

默认情况下,在所有方向上采用线性刻度:

生成 轴为对数刻度的图:

ScalingFunctions 反转 轴坐标的方向:

使用函数及其逆定义的刻度:

TargetUnits  (1)

指定在图线中显示的单位:

应用  (13)

初等函数  (4)

绘制函数

绘制函数

绘制函数

绘制函数

绘制函数

绘制函数

绘制 ,单变量函数的乘积:

绘制 ,单变量函数和双变量函数:

绘制三变量函数

绘制指数和 sum_ialpha_i exp(-TemplateBox[{{p, -, {p, _, i}}}, Norm]^2)

从盒中随机选取点

模拟数据  (6)

绘制三变量概率密度函数:

模拟分布并计算组数:

模拟随机行走并显示路径:

对行走经过的空间位置进行分组并显示密度:

绘制二维元胞自动机的演化过程:

生成门格海绵阵列:

绘制替换系统的演化:

通过对数组中半径为1的范围取均值,模拟一个二维随机值数组的离散扩散模型:

数据模式  (3)

显示三维离散傅立叶变换的相位:

对蛋白质中原子的位置进行分组并显示密度:

与分子图进行比较:

可视化大脑的 MRI 数据:

如果想得到与 Image3D 定位一致的图像,使用选项 DataReversed

属性和关系  (6)

ListSliceDensityPlot3D 绘制切片曲面的密度图:

ListDensityPlot 绘制二维密度图:

DensityPlot3D 绘制函数:

ListSliceContourPlot3D 绘制切片曲面的等高线图:

ListContourPlot3D 绘制常数值曲面:

ArrayPlot3D 绘制离散数据:

Wolfram Research (2015),ListDensityPlot3D,Wolfram 语言函数,https://reference.wolfram.com/language/ref/ListDensityPlot3D.html (更新于 2022 年).

文本

Wolfram Research (2015),ListDensityPlot3D,Wolfram 语言函数,https://reference.wolfram.com/language/ref/ListDensityPlot3D.html (更新于 2022 年).

CMS

Wolfram 语言. 2015. "ListDensityPlot3D." Wolfram 语言与系统参考资料中心. Wolfram Research. 最新版本 2022. https://reference.wolfram.com/language/ref/ListDensityPlot3D.html.

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Wolfram 语言. (2015). ListDensityPlot3D. Wolfram 语言与系统参考资料中心. 追溯自 https://reference.wolfram.com/language/ref/ListDensityPlot3D.html 年

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