ListSliceDensityPlot3D

ListSliceDensityPlot3D[farr,surf]

生成数值被切片至曲面 surf 的三维 farr 的密度图.

ListSliceDensityPlot3D[{{x1,y1,z1,f1},{x2,y2,z2,f2},},surf]

生成数值 fi 在点 {xi,yi,zi} 处的切片密度图.

ListSliceDensityPlot3D[,{surf1,surf2,}]

生成若干个切片 surf1surf2 上的切片密度图.

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)

在一组曲面上绘制值数组的密度:

在曲面 上绘制值数组的密度图:

范围  (24)

曲面  (9)

生成绘制在标准切片曲面上的密度图:

标准的沿坐标轴叠放的切片曲面:

标准边界曲面:

在半平面上绘制密度图:

在立体基元上画图等价于在 RegionBoundary[reg] 上画图:

在曲面 上绘制密度图:

在多个曲面上绘制密度图:

指定叠置平面的个数:

指定从球体切片切掉部分的角度:

数据  (8)

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:

绘制由 (, , , ) 元组组成的不规则数据的插值密度图:

显示数据值提供的点:

绘制由 SparseArray 给出的值数组的密度图:

绘制由 QuantityArray 给出的值数组的密度图:

PlotPoints 控制切片曲面的自适应采样:

RegionFunction 显示被遮挡的切片:

缩放绘图中的 x 轴:

反转 z 轴的方向:

演示  (7)

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 标注坐标轴,用 PlotLabel 标注整个图线:

ColorFunction 根据函数值对图线着色:

BoundaryStyle 指定切片曲面边界的样式:

TargetUnits 指定可视化时用什么单位:

选项  (33)

BoundaryStyle  (1)

样式化切片曲面边界:

BoxRatios  (3)

默认情况下,边界框各个边的长度相等:

BoxRatios->Automatic 来显示三维坐标本来的比例:

指定各个边之间长度的比例:

ClippingStyle  (2)

对剪切区域着色:

None 去掉剪切区域:

ColorFunction  (3)

根据 的值对切片曲面着色:

使用 ColorData 中已命名的颜色渐变:

处设成红色:

ColorFunctionScaling  (2)

默认情况下,使用缩放过的值:

ColorFunctionScaling->False 来得到未经缩放的 f 值:

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:

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  (3)

显示密度图的图例:

PlotLegends 自动匹配着色函数:

Placed 控制图例出现的位置:

PlotPoints  (1)

PlotPoints 确定切片曲面的采样:

PlotRange  (3)

默认显示 All 密度:

显示所选范围内的密度图:

显示包含 值的范围内的密度图:

PlotTheme  (3)

选用带有详细刻度、网格线和图例的主题样式:

显式设置选项以覆盖 PlotTheme 的样式:

比较不同的主题样式:

RegionFunction  (2)

只显示 的部分:

只包含 的部分:

ScalingFunctions  (5)

默认情况下,在所有方向上采用线性刻度:

绘制 轴为对数刻度的图:

ScalingFunctions 反转 轴坐标的方向:

使用由函数及其逆定义的刻度:

缩放函数被应用于用变量定义的切片:

已命名切片曲面不会被缩放函数扭曲:

TargetUnits  (1)

将由 QuantityArray 指定的单位转换成由 TargetUnits 指定的单位:

应用  (9)

基本数据  (4)

绘制由 生成的数据的密度切片图:

绘制由 生成的数据在后方坐标平面上的密度图:

生成的数据:

生成的数据:

来自 的数据:

来自 的数据:

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 的密度切片图:

绘制指数和 sum_ialpha_i exp(-TemplateBox[{{p, -, {p, _, i}}}, Norm]^2) 的密度切片图:

从中随机选取点 用来绘制密度切片图:

与其它绘图形式比较:

同时显示:

模拟数据  (3)

绘制三变量概率密度函数的密度切片图:

采样并绘制函数:

模拟分布并生成数据点:

用直方图命令整合模拟数据:

生成门格海绵数组并绘制密度切片图:

通过对数组中半径为1的范围取均值,模拟一个二维随机数值数组的离散扩散模型,并绘制密度切片图:

沿 轴演化,在时间点1、3、 7 处显示密度图:

经验数据  (2)

对蛋白质中原子的位置进行分组并绘制密度切片图:

将坐标轴设为皮米级,以显示原子分布的情况:

可视化大脑的 MRI 数据:

属性和关系  (5)

ListSliceContourPlot3D 来绘制曲面上的等高线图:

ListDensityPlot3D 来呈现数据值的整体可视化:

ListContourPlot3D 绘制常数值曲面:

SliceDensityPlot3D 绘制函数:

ListDensityPlot 来绘制二维密度图:

可能存在的问题  (1)

常数值切片曲面可能显得有些不清晰:

在选定的切片曲面上,函数 的值为常数:

选择别的切片曲面以便更清晰地显示函数的图形:

Wolfram Research (2015),ListSliceDensityPlot3D,Wolfram 语言函数,https://reference.wolfram.com/language/ref/ListSliceDensityPlot3D.html (更新于 2022 年).

文本

Wolfram Research (2015),ListSliceDensityPlot3D,Wolfram 语言函数,https://reference.wolfram.com/language/ref/ListSliceDensityPlot3D.html (更新于 2022 年).

CMS

Wolfram 语言. 2015. "ListSliceDensityPlot3D." 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/ListSliceDensityPlot3D.html.

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Wolfram 语言. (2015). ListSliceDensityPlot3D. Wolfram 语言与系统参考资料中心. 追溯自 https://reference.wolfram.com/language/ref/ListSliceDensityPlot3D.html 年

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