numpyで3Dパスにx、y、z座標の配列を変換する方法

Question

X、Y、Z座標の3次元配列が与えられた場合、numpyを使用して3Dメッシュパスに変換する方法は？

私はnumpyの（すなわち無forループ）を使用して、2Dのためにこれを行うために管理：

import numpy 

def path_2d_numpy(x, y): 
    m1, m2 = numpy.meshgrid(x, y) 
    m1[1::2] = m1[1::2,::-1] 
    r = numpy.append(m1, m2) 
    r.shape = 2,-1 
    return r.T 

from matplotlib import lines 
from matplotlib import pyplot 

def plot_path_2d(path): 
    x, y = path.T 
    pyplot.plot(x, y, '-ro', lw=3) 
    pyplot.show() 

x = numpy.linspace(4, 1, 4) 
y = numpy.linspace(1, 5, 5) 
path = path_2d_numpy(x, y) 
plot_path_2d(path) 

出力する：

を...しかし、3Dのためにそれを行うことができませんでした。 （numpyのなしIE）の純粋なPythonのソリューションを表示：

import numpy 

def path_3d(x, y, z): 
    nb_points =len(x)*len(y)*len(z) 
    path = numpy.empty((nb_points, 3)) 

    xord, yord, i = True, True, 0 
    for zi in z: 
     for yi in y[::1 if yord else -1]: 
      for xi in x[::1 if xord else -1]: 
       path[i] = xi, yi, zi 
       i += 1 
      xord = not xord 
     yord = not yord 
    return path 

from matplotlib import pyplot 
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D 

def plot_path_3d(path): 
    fig = pyplot.figure() 
    ax = fig.gca(projection='3d') 
    xx, yy, zz = path.T 
    ax.plot(xx, yy, zz, '-bo', lw=3) 
    pyplot.show() 

x = numpy.linspace(4, 1, 4) 
y = numpy.linspace(1, 5, 5) 
z = numpy.linspace(-3, 0, 3) 

path = path_3d(x, y, z) 
plot_path_3d(path) 

出力する：

Essencialy、私はのために行ったように私は何を探していますがpath_3dのnumpyの実装のためにありますpath_2d_numpy。

私が扱っている実際の配列がかなり大きいので、これが必要です。それでも気分が悪くなくてもそれは遅すぎます。

Answer 1

どのように見えますか？

import numpy as np 

def path_3d_numpy(x, y, z): 
    coords = np.stack(np.meshgrid(x, y, z), axis=-1) # shape = (nx, ny, nz, 3) 
    coords[1::2,:,:] = coords[1::2,::-1,:] 
    coords[:,1::2,:] = coords[:,1::2,::-1] 
    return coords.reshape(-1, 3) # flatten out the other axes 

はあなたと全く同じ順番でポイントを反復しませんが、あなたは、単に

同様

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の周りにいくつかの指標を交換することにより、あなたの2Dの場合は

のように書くことができることを修正することができ いくつかの実際のやり過ぎのために

def path_2d_numpy(x, y): 
    coords = np.stack(np.meshgrid(x, y), axis=-1) 
    coords[1::2] = coords[1::2,::-1] 
    return coords.reshape(-1, 2) 

---

、あなたはN次元にこれを拡張することができます。

def path_nd(*args): 
    coords = np.stack(np.meshgrid(*args), axis=-1) 
    N = len(args) 

    axes = np.arange(N) 
    for i in range(N-1): 
     # the last axis isn't part of our mesh, so don't roll it 
     rolled_axes = tuple(np.roll(axes, -i)) + (N,) 
     rolled_view = np.transpose(coords, rolled_axes) 
     rolled_view[1::2,:] = rolled_view[1::2,::-1] 

    return coords.reshape(-1, N)