三维图像

分量切面图NlfffPlotD3CutCake

使用流程

创建绘图对象，设置绘图属性（可选），加载数据，添加切面，执行绘制，保存或展示图片，若加载的是hdf数据文件还需要关闭文件。

创建绘图对象

from pynlfff.pyplot import plot3d

d3_drawer = plot3d.NlfffPlotD3CutCake()

其中可以创建时传入matplotlib.pyplot.figure的设置参数，如

from pynlfff.pyplot import plot3d

d3_drawer = plot3d.NlfffPlotD3CutCake(figsize=(6, 6))

或者字典形式传入参数

di_config = {
    "figsize": (6, 6)
}
d3_drawer = NlfffPlotD3CutCake(**di_config)

设置绘图对象属性（可选）

设置调色盘

色调范围

手动设置色调范围

d3_drawer.colormap_set_max=40
# 设置最大显示值

d3_drawer.colormap_set_max=-30
# 设置最小显示值

自动设置色调范围

d3_drawer.colormap_auto_value=True
# 自动求的绘图切面中的最大和最小值

d3_drawer.colormap_auto_zip=0.8
# 只有colormap_auto_value为True才生效，表示在自动取最值上再进行压缩，压缩比例，取值范围(0,1]，1表示不压缩

d3_drawer.colormap_auto_mirror=True
# 表示取最值绝对值最大的值为最大值，其相反数为最小值，时得到的调色板关于0对称，注意如果最大值和最小值同为正或同为负，则不生效

越界值显示

d3_drawer.colormap_out_range_display=True
# 默认设为True，越界值按照离得最近的那个最值取；为False，越界值不显示

透明度

d3_drawer.colormap_alpha=None
# 设置None则不透明

d3_drawer.colormap_alpha="auto"
# 默认，auto自动透明，即绝对值越小透明程度越高

d3_drawer.colormap_alpha=0.8
# 设置整体透明度，取值范围(0,1)

设置切面边界和交线

设置切面边界

d3_drawer.cut_line_edges = None
#不绘制边界线

d3_drawer.cut_line_edges = dict(color='0.6', linewidth=0.6, zorder=1e3) 
# 默认，设置边界线样式

设置切面交线

d3_drawer.cut_line_cross = None
# 不绘制切面交叉线

d3_drawer.cut_line_cross = dict(color='0.4', linewidth=1, zorder=1e3)
# 默认，设置切面交叉线样式

加载数据

加载hdf数据

加载数据

data_hdf_path =r"\product1\Bxyz.h5"
load_result = d3_drawer.load_data_hdf(data_hdf_path)

在保存或展示完图片后，需要关闭文件

d3_drawer.close_data_hdf()

加载四维数组数据

加载四维数组

array_data = np.random.uniform(-5, 5, size=(3, 100,50,40))
d3_drawer.load_data_array(array_data)

添加绘图切面

d3_drawer.add_cut(B="Bx", N="Nx", cut_num=None, cut_percent=0.5)

• B可选值：Bx,By,Bz；表示展示何种分量，选Bz则展示Bz分量，注意一个对象可以绘制多个切面，每个切面也可以是不同分量
• N可选值：Nx,Ny,Nz；表示切面垂直于哪个坐标轴，注意一个对象可以绘制多个切面，每个切面也可以是取不同N，即不同切割方向
• cut_num:可选值None或0-N*, 即距离坐标原点多远切割； N*表示，如果上面N取Nx，则N*必须在[0,Nx)范围；如果没有设置则为None,根据下面cut_percent决定切割位置。
• cut_percent：可选值 (0,1)范围内的浮点数，表示距离原点多远的比例进行切割，默认0.5，即中间位置，若cut_num设置为不为None，则此项失效。

执行绘图操作

使用下面命令开始执行绘图操作，即处理数据，生成图片元素对象，但是如果不展示或者保存下来，仍然无法可视化。

d3_drawer.run_cut()

保存或展示图片

保存图片

picture_path=r"\product1\NlfffPlotD3CutCake.png"
d3_drawer.savefig(picture_path)

其中传入参数需要满足matplotlib.pyplot.savefig()方法的参数要求。

if __name__ == "__main__":
    print("start test")
    di = {
        "figsize": (6, 6)
    }
    # d3_drawer = NlfffPlotD3CutCake(**di)
    d3_drawer = NlfffPlotD3CutCake(figsize=(6, 6))
    data_hdf_path =r"/home/zander/Desktop/Bxyz.h5"
    picture_path=r"/home/zander/Desktop/NlfffPlotD3CutCake.png"
    load_result = d3_drawer.load_data_hdf(data_hdf_path)
    if load_result:
        # d3_drawer.colormap_mirror=True
        # d3_drawer.colormap_alpha=0.5
        # d3_drawer.add_cut("Bz", "Nx")
        # d3_drawer.add_cut("Bz", "Ny")
        d3_drawer.add_cut("Bz", "Nz")
        d3_drawer.add_cut("Bz", "Nz", cut_num=0)
        # d3_drawer.add_cut("Bz", "Nx",cut_percent=0.3)
        d3_drawer.add_cut("Bz", "Nz", cut_percent=0.2)
        d3_drawer.run_cut()
        d3_drawer.savefig(picture_path)
        d3_drawer.show()
        d3_drawer.close_data_hdf()

展示图片

d3_drawer.show()

若需要传入参数，其中传入参数需要满足matplotlib.pyplot.show()方法的参数要求。即可以弹出窗口进行交互操作。注意若需要保存图片，需要先保存再调用此方法展示，否则可能展示空白。

关闭数据文件

若使用hdf数据源，在保存或展示完图片后，需要关闭文件

d3_drawer.close_data_hdf()