一：数据集

三维可视化的第一步是选用合适的数据结构来表示数据，TVTK提供了多种表示不同种类数据的数据集

 （一）数据集--ImageData

>>> from tvtk.api import tvtk >>> img = tvtk.ImageData(spacing=(1,1,1),origin=(1,2,3),dimensions=(3,4,5)) >>> img.get_point(0) (1.0, 2.0, 3.0) >>> for n in range(6):　　#只是输出了6个点，不止这么多 ... print("%.1f,%.1f,%.1f"%img.get_point(n)) ... 1.0,2.0,3.0 2.0,2.0,3.0 3.0,2.0,3.0 1.0,3.0,3.0 2.0,3.0,3.0 3.0,3.0,3.0 >>>

（二）数据集--RectilinearGrid

from tvtk.api import tvtk import numpy as np x = np.array([0,3,9,15]) #x轴4个点长度 y = np.array([0,1,5]) #y轴3个点长度 z = np.array([0,2,3]) #z轴3个点长度 r = tvtk.RectilinearGrid() #完成构建 r.x_coordinates = x #分别设置给各个点坐标 r.y_coordinates = y r.z_coordinates = z r.dimensions = len(x),len(y),len(z) for n in range(6): print(r.get_point(n)) (0.0, 0.0, 0.0)　　#和ImageData数据一样，分别沿着x,y,z方向进行递增 (3.0, 0.0, 0.0)　　#向x (9.0, 0.0, 0.0) (15.0, 0.0, 0.0) (0.0, 1.0, 0.0)　　#向y增1 (3.0, 1.0, 0.0)　　#继续x

（三）数据集--StructuredGrid

（四）数据集--PolyData

 

转载于:https://www.cnblogs.com/ssyfj/p/9299944.html

相关资源：论文研究-基于VTK的矿体三维可视化研究与实现.pdf