Matplotlib 绘制基于顶点的3D连接棱柱

在本文中，我们将介绍如何使用Matplotlib库，对基于顶点的3D连接棱柱进行绘制。3D连接棱柱是描述三维物体形状的一种基本几何线型，其可以用于表示建筑物、化学分子、流体模拟等实际问题中的三维结构。

Matplotlib 3D绘图基础

Matplotlib是一个Python 2D绘图库，支持各种硬拷贝格式和交互式环境绘图。Matplotlib的pyplot是命令行风格的函数集合，用于绘制各种类型的图形。要绘制3D图形，需要导入mplot3d子包，并创建一个Axes3D对象。

下面是一个简单的例子，用来绘制三维空间中的一个点：

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

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')

x = [1]
y = [2]
z = [3]
ax.scatter(x, y, z)

plt.show()

从上面的代码可以看出，我们需要创建一个Figure对象和一个Axes3D对象，然后在Axes3D对象上使用scatter函数绘制散点图。

绘制3D连接棱柱

有了上面的基础知识，我们就可以开始绘制3D连接棱柱了。首先，我们需要确定棱柱的顶点坐标和连接顺序。下面是一个以点（1,1,1）为中心，长宽高分别为1、2、3的棱柱的顶点坐标。

v = [[0, 0, 0], [0, 2, 0], [1, 2, 0], [1, 0, 0], [0, 0, 3], [0, 2, 3], [1, 2, 3], [1, 0, 3]]

可以看出，棱柱有8个顶点，其根据逆时针方向依次连接。下面是在Matplotlib中绘制这个棱柱的代码：

from mpl_toolkits.mplot3d.art3d import Poly3DCollection
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import numpy as np

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')

verts = [ [v[0],v[1],v[2],v[3]],
 [v[4],v[5],v[6],v[7]], 
 [v[0],v[1],v[5],v[4]], 
 [v[1],v[2],v[6],v[5]], 
 [v[2],v[3],v[7],v[6]], 
 [v[3],v[0],v[4],v[7]] ]

ax.add_collection3d(Poly3DCollection(verts, facecolors='#b7ffeb', linewidths=1, edgecolors='k', alpha=.25))
ax.set_xlabel('X')
ax.set_ylabel('Y')
ax.set_zlabel('Z')

plt.show()

在上面的代码中，我们使用了Poly3DCollection类来绘制3D多边形集合，其中第一个参数verts是一个包含连接顺序的顶点数组。该数组包含6个元素，分别表示棱柱的6个面，每个元素由4个顶点坐标构成。其它参数facecolors、linewidths、edgecolors、alpha分别表示面颜色、线宽、边框颜色和透明度。

运行上面的代码，就可以绘制出下面的3D连接棱柱图形，其中#b7ffeb表示薄荷绿色。

自定义3D连接棱柱的顶点坐标和颜色

有了上面的基础知识，我们就可以自定义3D连接棱柱的顶点坐标和颜色了。下面是一个例子，演示如何使用不同颜色区分不同的面。

from mpl_toolkits.mplot3d.art3d import Poly3DCollection
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import numpy as np

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')

v1 = [0, 0, 0]
v2 = [0, 2, 0]
v3 = [1, 2, 0]
v4 = [1, 0, 0]
v5 = [0, 0, 3]
v6 = [0, 2, 3]
v7 = [1, 2, 3]
v8 = [1, 0, 3]

verts = [ [v1,v2,v3,v4], [v5,v6,v7,v8], [v1,v2,v6,v5], [v2,v3,v7,v6], [v3,v4,v8,v7], [v4,v1,v5,v8] ]

collection = Poly3DCollection(verts, linewidths=1, edgecolors='k')

facecolors = ['', '#b7ffeb', '#fdb813', '#2c3846', '#f5e7e8', '#e54b4b']
for i in range(6):
    collection.set_facecolor(facecolors[i])
    ax.add_collection3d(collection)

ax.set_xlabel('X')
ax.set_ylabel('Y')
ax.set_zlabel('Z')

plt.show()