python科学计算三维可视化学习笔记（0）
python科学计算三维可视化学习笔记（0）
- 学习python三维可视化前言
- 总揽全文
- 科学计算可视化基础
- 相关或类似库的介绍（边学边更）
- 关于科学计算可视化的一些看法
学习python三维可视化前言
这一篇主要是一些概念性的东西，很少涉及技术，作者觉得了解可视化基础与其由来，可以增加学习的兴趣，明确学习目的。如果已经有了基础，或者不感兴趣了解这些，这一篇博客内容可以忽略。我是推荐大家花一点点时间看一下的。本系列博客是我对python科学计算三维可视化学习的过程记录，希望和大家共同进步。推荐一个学习mooc链接：
https://www.icourse163.org/learn/BIT-1001871001#/learn/announce
总揽全文
- 核心思想：Visualization is the sight of Data! 使用数据过滤器对数据可视化
- 学习主要库：
TVTK 科学计算三维可视化基础，流水线模型及数据加载
Scipy 拟合、统计、差值等
Mayavi 三维网格面绘制、三维标量场、三维矢量场绘制等
TraitsUI交互式三维可视化应用 - 主要安装库：
Python 3.7
VTK -8.2.0
Mayavi-4.7.1
numpy-1.18.5
PyQt -5.9.2
Traits -6.1.0
TraitsUI-7.0.1 - 内容组织
流体数据的标量可视化、矢量可视化实例
三维扫描数据（模型/地形）可视化实例
三维地球场景可视化实例
曲线UI交互控制可视化实例
科学计算可视化基础
可视化概念的提出是在1987年2月, 美国国家科学基金会(NSF)提出。由visual到visualization变化而来。而现在内可视化界面、可视化编程等涉及到可视化的概念都已深入人心。
科学计算可视化的分类可以两类
- 信息可视化，对象是信息(information)、知识(knowledge)
- 数据可视化，对象是空间数据（data）
科学计算的可视化方法
二维标量数据场
1 颜色映射法
2 等值线方法
3 立体图法和层次分割法三维标量数据场
1 面绘制法
2 体绘制法矢量数据场
1 直接法
2 流线法应用领域
地球科学
大气科学
医学/生命科学
生物/分子科学
航空/航天/工业
化学/化工
物理/力学
人类/考古学
地质勘探等（ps：有没有测绘科学与技术专业的？）
相关或类似库的介绍（边学边更）
- NumPy-快速处理数据
- SciPy-数值计算库
- SymPy-符号运算好帮手
- matplotlib-绘制精美的图表
- Traits-为Python添加类型定义
- TraitsUI-轻松制作用户界面
- Chaco-交互式图表
- TVTK 三维可视化数据
- Mayavi-更方便的可视化
- Visual-制作3D演示动画
- OpenCV-图像处理和计算机视觉
关于科学计算可视化的一些看法
我们听到最多的就是数据可视化。数据可视化旨在清晰地提供信息，并帮助查看者定性地理解它们。一幅画胜过千言万语因此，可视化是一个非常宝贵的工具，可以帮助观众快速理解概念。我们目前正面临着大量数据，这些数据包含了许多现代成功的关键。找到数据、清理数据并使用正确的工具将其可视化是很重要的。提到数据可视化你一定会用或者知道matplotlib、 Seaborn等数据可视化or绘图库的库。像matplotlib库我也是用的比较多的，它也能做数据的三维可视化。一般写论文的出图我也会经常采用。科学计算三维可视化方面着不仅仅只是三维显示，更多的着重于可视化建模、可视化计算、可视化交互等。
最近来说，可视化是一个影响深远的领域。计算机硬件和软件的进步使这项技术几乎适用于每一个计算机系统。现在的个人电脑也提供专门的3D图形硬件。OpenGL已经成为3D图形事实上的标准API。可视化和可视化计算看作是一种新的交流方式。图像在传递信息、思想和情感方面有着很强大的力量。最近的趋势给我们带来了2D图像和图形，各种图形用户界面和商业绘图软件就是明证。但是3D图像的使用很有限，通常是由专家使用专门的系统。现在这种情况正在改变。我们相信我们正在进入一个新的时代，3D图像、可视化和动画将开始扩展，并在某些情况下，取代目前基于文字、数学符号和2D图像的交流范式。该领域涉及广泛，包括计算机图形学、成像、计算机科学、计算几何、数值分析、统计方法、数据分析和人类感知研究。
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