Python Matplotlib - 绘制长方体

Question

我正在尝试使用 matplotlib 绘制不同大小的长方体，这样:旋转后，长方体不会以非物理方式在视觉上重叠，立方体具有不同的颜色并在它们周围绘制一个框。

我已经阅读了几篇引用类似问题的博客文章和 stackoverflow 页面，但总是略有不同；没有一个对我有用。克服重叠问题的最简单方法是使用体素(如 https://matplotlib.org/api/_as_gen/mpl_toolkits.mplot3d.axes3d.Axes3D.html?highlight=voxel#mpl_toolkits.mplot3d.axes3d.Axes3D.voxels )，但这些不允许我在它们周围绘制框。在 matplotlib 中最简单的方法是什么？

下图显示了我在左边的东西，以及我想要的东西在右边。

编辑:
我研究了几种可以达到预期效果的方法，其中主要的方法是:

使用体素，但以某种方式缩放它们，使单个体素代表单个项目。

使用曲面图，然后动态调整绘图顺序以避免非物理重叠。

前者似乎更容易执行，但我仍然很难过。

Answer 1

A. 使用 Poly3DCollection一个选项是创建一个 Poly3DCollection长方体的面。由于同一收藏的艺术家不存在重叠问题，因此这可能最适合这里的目的。

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

def cuboid_data2(o, size=(1,1,1)):
    X = [[[0, 1, 0], [0, 0, 0], [1, 0, 0], [1, 1, 0]],
         [[0, 0, 0], [0, 0, 1], [1, 0, 1], [1, 0, 0]],
         [[1, 0, 1], [1, 0, 0], [1, 1, 0], [1, 1, 1]],
         [[0, 0, 1], [0, 0, 0], [0, 1, 0], [0, 1, 1]],
         [[0, 1, 0], [0, 1, 1], [1, 1, 1], [1, 1, 0]],
         [[0, 1, 1], [0, 0, 1], [1, 0, 1], [1, 1, 1]]]
    X = np.array(X).astype(float)
    for i in range(3):
        X[:,:,i] *= size[i]
    X += np.array(o)
    return X

def plotCubeAt2(positions,sizes=None,colors=None, **kwargs):
    if not isinstance(colors,(list,np.ndarray)): colors=["C0"]*len(positions)
    if not isinstance(sizes,(list,np.ndarray)): sizes=[(1,1,1)]*len(positions)
    g = []
    for p,s,c in zip(positions,sizes,colors):
        g.append( cuboid_data2(p, size=s) )
    return Poly3DCollection(np.concatenate(g),  
                            facecolors=np.repeat(colors,6), **kwargs)
    

positions = [(-3,5,-2),(1,7,1)]
sizes = [(4,5,3), (3,3,7)]
colors = ["crimson","limegreen"]

fig = plt.figure()
ax = fig.gca(projection='3d')
ax.set_aspect('equal')

pc = plotCubeAt2(positions,sizes,colors=colors, edgecolor="k")
ax.add_collection3d(pc)    

ax.set_xlim([-4,6])
ax.set_ylim([4,13])
ax.set_zlim([-3,9])

plt.show()

B. 使用 plot_surface调整来自 this question 的解决方案, 使用 plot_surface , 并根据需要允许不同的大小，在大多数情况下似乎可以正常工作:

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

def cuboid_data(o, size=(1,1,1)):
    # code taken from
    # https://stackoverflow.com/a/35978146/4124317
    # suppose axis direction: x: to left; y: to inside; z: to upper
    # get the length, width, and height
    l, w, h = size
    x = [[o[0], o[0] + l, o[0] + l, o[0], o[0]],  
         [o[0], o[0] + l, o[0] + l, o[0], o[0]],  
         [o[0], o[0] + l, o[0] + l, o[0], o[0]],  
         [o[0], o[0] + l, o[0] + l, o[0], o[0]]]  
    y = [[o[1], o[1], o[1] + w, o[1] + w, o[1]],  
         [o[1], o[1], o[1] + w, o[1] + w, o[1]],  
         [o[1], o[1], o[1], o[1], o[1]],          
         [o[1] + w, o[1] + w, o[1] + w, o[1] + w, o[1] + w]]   
    z = [[o[2], o[2], o[2], o[2], o[2]],                       
         [o[2] + h, o[2] + h, o[2] + h, o[2] + h, o[2] + h],   
         [o[2], o[2], o[2] + h, o[2] + h, o[2]],               
         [o[2], o[2], o[2] + h, o[2] + h, o[2]]]               
    return np.array(x), np.array(y), np.array(z)

def plotCubeAt(pos=(0,0,0), size=(1,1,1), ax=None,**kwargs):
    # Plotting a cube element at position pos
    if ax !=None:
        X, Y, Z = cuboid_data( pos, size )
        ax.plot_surface(X, Y, Z, rstride=1, cstride=1, **kwargs)

positions = [(-3,5,-2),(1,7,1)]
sizes = [(4,5,3), (3,3,7)]
colors = ["crimson","limegreen"]


fig = plt.figure()
ax = fig.gca(projection='3d')
ax.set_aspect('equal')

for p,s,c in zip(positions,sizes,colors):
    plotCubeAt(pos=p, size=s, ax=ax, color=c)

plt.show()