python 图上点之间的标记距离

Question

我在 pts.along 中列出了一个点列表，这些点用线连接起来形成一个四面体。我正在尝试找到一种方法来添加显示每个点之间的欧氏距离的标签。

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

# Plot points
pts = [(a,0,0),(b,0,0),(c1,c2,0),(z1,z2,z3)]
for p in pts:
    ax.scatter(p[0], p[1], p[2], zdir='z', c='r')

# Plot tetrahedron
for a, b in itertools.product(pts, pts):
    x = np.linspace(a[0], b[0], 100)
    y = np.linspace(a[1], b[1], 100)
    z = np.linspace(a[2], b[2], 100)
    ax.plot(x, y, z)

感谢任何帮助。

Answer 1

您可以计算距离，然后使用 text 显示它们。

在这里它们正好落在直线上，但是有了 3D 绘图和投影，很难自动将它们放在更好的位置。另请注意，使用 product 会产生重复点，因此我只显示 d>0.

的距离

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

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

# Plot points
a, b, c1, c2, z1, z2, z3 = 1, 2, 3, 4, 3, 6, 3
pts = [(a,0,0),(b,0,0),(c1,c2,0),(z1,z2,z3)]
for p in pts:
    ax.scatter(p[0], p[1], p[2], zdir='z', c='r')

# Plot tetrahedron
for a, b in itertools.product(pts, pts):
    x = np.linspace(a[0], b[0], 100)
    y = np.linspace(a[1], b[1], 100)
    z = np.linspace(a[2], b[2], 100)
    d = np.sqrt( sum([(a[i]-b[i])**2 for i in (0, 1, 2)]) )
    s = "%.2f" % d
    m = [(a[i]+b[i])/2. for i in (0, 1, 2)]
    ax.plot(x, y, z)
    if d>0:
        ax.text(m[0], m[1], m[2], s)
    print a, b, s

plt.show()

python 图上点之间的标记距离

Labeling distance between points on python plot

python

plot

matplotlib

euclidean-distance