如何用 3 个点定义一个平面，并在 3D 中绘制它？

Question

我在 3D 中有 3 个点 space，我想在 3D 中定义一个通过这些点的平面。

      X       Y       Z
0   0.65612 0.53440 0.24175
1   0.62279 0.51946 0.25744
2   0.61216 0.53959 0.26394

我还需要在 3D 中绘制 space。

Answer 1

您用法线和点以矢量方式定义平面。要找到法线，您需要计算由三个点定义的向量中的两个的叉积。

然后你使用这条法线和其中一个点将平面放置在space。

使用 matplotlib：

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

points = [[0.65612, 0.53440, 0.24175],
           [0.62279, 0.51946, 0.25744],
           [0.61216, 0.53959, 0.26394]]

p0, p1, p2 = points
x0, y0, z0 = p0
x1, y1, z1 = p1
x2, y2, z2 = p2

ux, uy, uz = u = [x1-x0, y1-y0, z1-z0]
vx, vy, vz = v = [x2-x0, y2-y0, z2-z0]

u_cross_v = [uy*vz-uz*vy, uz*vx-ux*vz, ux*vy-uy*vx]

point  = np.array(p0)
normal = np.array(u_cross_v)

d = -point.dot(normal)

xx, yy = np.meshgrid(range(10), range(10))

z = (-normal[0] * xx - normal[1] * yy - d) * 1. / normal[2]

# plot the surface
plt3d = plt.figure().gca(projection='3d')
plt3d.plot_surface(xx, yy, z)
plt.show()

其他有用的答案：

Plot a plane based on a normal vector and a point in Matlab or matplotlib

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How to define a plane with 3 points, and plot it in 3D?

python-3.x

matplotlib

geometry

mplot3d