Scafo convesso 3D da nuvola di punti

Question

Ho bisogno di tracciare una nuvola di punti 3D (numero di punti: N), quindi uno scafo convesso (in realtà un poliedro con N vertici) dai punti. Ho realizzato uno script in python con scipy.spatial ConvexHull per tracciare 8 punti e tracciare un cubo, la trama della nuvola di punti è ok, ma il cubo non è ok, perché il codice mette due linee che attraversano la faccia diagonale del cubo oltre alle linee di bordo. Non capisco perché trama le linee attraverso le facce.

Lo script:

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

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

points= np.array([[0,0,0], 
      [4,0,0], 
      [4,4,0], 
      [0,4,0], 
      [0,0,4], 
      [4,0,4], 
      [4,4,4], 
      [0,4,4]]) 

hull=ConvexHull(points) 

edges= zip(*points) 

for i in hull.simplices: 
    plt.plot(points[i,0], points[i,1], points[i,2], 'r-') 

ax.plot(edges[0],edges[1],edges[2],'bo') 

ax.set_xlabel('x') 
ax.set_ylabel('y') 
ax.set_zlabel('z') 

ax.set_xlim3d(-5,5) 
ax.set_ylim3d(-5,5) 
ax.set_zlim3d(-5,5) 

plt.show() 

Risultato dello script:

Answer 1

so che questo è vecchio, ma sono venuto qui da Google quindi penso che altri potrebbero anche.

Il problema riguarda solo il metodo di stampa che si utilizza. Un simplex è un triangolo ND definito da 3 punti. Ma la funzione di traccia deve ritornare all'ultimo punto, altrimenti vengono disegnati solo 2 di 3 bordi simplex.

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


# 8 points defining the cube corners 
pts = np.array([[0, 0, 0], [1, 0, 0], [1, 1, 0], [0, 1, 0], 
       [0, 0, 1], [1, 0, 1], [1, 1, 1], [0, 1, 1], ]) 

hull = ConvexHull(pts) 

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

# Plot defining corner points 
ax.plot(pts.T[0], pts.T[1], pts.T[2], "ko") 

# 12 = 2 * 6 faces are the simplices (2 simplices per square face) 
for s in hull.simplices: 
    s = np.append(s, s[0]) # Here we cycle back to the first coordinate 
    ax.plot(pts[s, 0], pts[s, 1], pts[s, 2], "r-") 

# Make axis label 
for i in ["x", "y", "z"]: 
    [enter image description here][1]eval("ax.set_{:s}label('{:s}')".format(i, i)) 

plt.show()