1.打开超图的SuperMap iDesktop,加载数据源 udbx其实就是类似于arcgis中的gdb一样的东西,把数据压缩在里面了,这样也可以保证数据的统一集中 2.打开二维面数据,里面的结构如下 3.起白膜 方法有两个: 方法一(较推荐): 利用风格设置来造白膜,此方法是可以动态修改白膜高度并可以实时预览的,缺点是不会生产相应的白膜数据文件保存在数据集中,它只是二维平面数据在三维场景下的一种式样 具体步骤: 这里面根据自己的要求来配置即可,包括白膜的透明度.颜色和贴图 方法二: 使用线性

当我们在没有模型数据的情况下,我们只能通过造白膜来模拟三维建筑了,但是光秃秃的建筑物显然缺乏代入感,因此需要贴图来给场景润色,本文介绍如何给道路贴图和如何给白膜贴图 道路贴图: 1.打开二维道路数据 你可以在这里先将二维数据的线转三维:个人认为可以不转,因为无论是都转三维,都无法解决两条线贴图后交接在一起出现的花纹问题,只能采用打断线,单独去给道路口构造,或者提供三维道路模型,直接往里放 花纹问题: 生成三维线数据: 右键图层,设置风格: 选择线: 其实我也搞不明白它的这个设计,因为有时候画出来

如果应用定义的顶点不在同一个平面上,并且使用三角形把合适的顶点连接起来,就可以绘制出3D图形了. 使用OpenGL  ES绘制3D图形的方法与绘制2D图形的步骤大致相同,只是绘制3D图形需要定义更多的顶点数据,而且3D图形需要绘制更多的三角形. 使用glDrawArrays(int  mode , int  first  ,  int  count)方法绘制3D,还需要使用glDrawElements(int  mode  , int  count  , int  type , Buffer  

% 绘制3D的托卡马克位形图, (V 0.1 by Jiale Chan for Y. H. Huang) % Dee Formula % 特征参数     rzero = 2.0;     rmax = 0.75;     eshape = 2.0;     xshape = 0.4; % 极向角与环向角     theta = linspace(0, 2*pi, 50);     phi = linspace(0, 1.3*pi, 50); % 将数据矩阵化     [phi_g, thet

Axes3D.plot(xs, ys, *args, **kwargs) 绘制2D或3D数据 参数 描述 xs, ys X轴,Y轴坐标定点 zs Z值,每一个点的值都是1 zdir 绘制2D集合时使用z的方向 其他的参数:plot() Python代码: import matplotlib as mpl from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt mpl.rc

SuperMap iDesktop 产品中,普通数据集右键查看属性表,无法编辑行.是因为要直接在属性表中添加行,只能是纯属性数据集才可用. 除了直接打开数据集,增加几何对象,还有什么办法可以快速追加记录行呢? 1. 在数据源中直接拖拽要追加的数据集到目标数据集 ①弹出的数据集追加行对话框中,点击确定.注:保留新增字段用来设置源数据中存在而目标数据中不存在的字段是否保留. ②编辑的数据集如下 ③追加后,world_division_pg数据集属性表如下: 2. 通过将源数据集导出为csv文件,通过

3D图形在数据分析.数据建模.图形和图像处理等领域中都有着广泛的应用,下面将给大家介绍一下如何在Python中使用 matplotlib进行3D图形的绘制,包括3D散点.3D表面.3D轮廓.3D直线(曲线)以及3D文字等的绘制. 准备工作: python中绘制3D图形,依旧使用常用的绘图模块matplotlib,但需要安装mpl_toolkits工具包,安装方法如下:windows命令行进入到python安装目录下的Scripts文件夹下,执行: pip install --upgrade ma

  有哪些值得推荐的绘制3D的js库?   4 个回答 默认排序​ 草皮子 HTML5/GAME 4 人赞同了该回答 只用过three.js,所以推荐这个.不清楚你打算用来做什么,总的来说,得看你的运行环境.ie就不考虑了.火狐大部分还行,但是动态增加贴图的时候会卡,当然一次加载运行的没问题.最爽的还是谷歌浏览器移动端,肯定苹果的系统支持比较好,安卓的就别自虐了,运行在微信里的还好一点,16年4月更新支持了安卓端webgl,但也有部分机型跑不了. 好的条件:桌面,可以指定运行在谷歌chrome里

学习并尝试了利用matplotlib进行3D函数图像的绘制 import matplotlib.pyplot as plt # 绘图用的模块 from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D # 绘制3D坐标的函数 import numpy as np def fun(x, y): return np.power(x, 2) + np.power(y, 2) fig1 = plt.figure() # 创建一个绘图对象 ax = Axes3D(fig1) # 用这个

来自:https://www.jb51.net/article/139349.htm 3D图形在数据分析.数据建模.图形和图像处理等领域中都有着广泛的应用,下面将给大家介绍一下如何使用python进行3D图形的绘制,包括3D散点.3D表面.3D轮廓.3D直线(曲线)以及3D文字等的绘制. 准备工作: python中绘制3D图形,依旧使用常用的绘图模块matplotlib,但需要安装mpl_toolkits工具包,安装方法如下:windows命令行进入到python安装目录下的Scripts文件夹

3D 图形需要的数据与等高线图基本相同:X.Y 数据决定坐标点,Z 轴数据决定 X.Y 坐标点对应的高度.与等高线图使用等高线来代表高度不同,3D 图形将会以更直观的形式来表示高度. 为了绘制 3D 图形,需要调用 Axes3D 对象的 plot_surface() 方法来完成. 下面程序将使用与前面等高线图相同的数据来绘制 3D 图形,此时将看到程序会以更直观的形式来显示高度. import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from mp

本篇记录的是使用CSS3绘制3D立方体,并旋转起来. 我的思路: 1️⃣ 首先,用div元素画6个正方形摞在一起放在画布中间.为了区分,分别给每个div选择了不同的颜色,并且设置为半透明方便透视. 2️⃣ 将6个div元素分为三组(上下一组.左右一组.前后一组),想象以画布中心为圆点,使三组分别沿x/y/z轴旋转90度. 3️⃣ 上下一组,一张向上推50%正方形边长,一张向下推50%正方形边长:左右同理向左右推50%边长,前后同理向前后推50%边长. 4️⃣ 整体旋转展示. ※ Html代码&C

最近遇到个需求,使用mapboxgl绘制行政区划图层,要求把行政区划拔高做出立体效果,以便突出显示. 拿到这个需求后,感觉很简单呀,只需要用fill-extrusion方式绘制就可以啦,实现出来是这个样子的 效果有点丑,并且这里有个问题就是我的数据是区县数据,而绘制出的效果却没有区分出各个区县的边界 于是从下面两个方向做优化处理: 各区县按不同颜色区分 添加区县边界 首先尝试不同区县按颜色区分.这个简单,只需要设置fill-extrusion-color即可 设置完效果如下 效果好多了. 接下来

首先:了解具体情况请看这里:https://github.com/wantnon2/3DToolKit-for-cocos2dx 在看代码之前,最好还是先把项目git下来执行一下demoproject:) ToolKit的代码都在c3dToolKit文件夹下,demo test1的代码在Classes中. 以下通过对ToolKit中重点类进行分析来说明实现思路: 注:在写这篇教程的过程中.对代码进行了一些改动.所以假设已经得过代码的最好更新一下. 当前ToolKit中几个最重要的类是:Cc3dS

1.镜头不对: 物体不在镜头范围内,检查视图矩阵,世界矩阵,投影矩阵. 2.颜色全黑: 打开光照情况下,MATERIAL全为0, 或,在没有打开光照情况下,颜色值为0,造成全黑.检查当前Material和顶点颜色和纹理颜色. 3.深度不对: 被已有的深度遮住了.检查当前深度,直接在此渲染前加Clear深度为1.0作测试. 4.CullMode设置不对: 所有三角形被当作背面剔除了,设为CULL_NONE测试. 5.3D物件的纹理坐标统统大于1.0,且此时纹理寻址方式为BORDER, 且BORDE

目前主要使用ggplot2做一些数据可视化的分析,但是ggplot2有个很大的缺陷是不支持3D作图,所以需要查找其他替代方案. 下面找到的两个替代方案不错,亲测可行,记录于此. 交互3D library(rgl) with(mtcars,{ plot3d(wt, disp, mpg, col="red", size=3) }) 效果图 静态3D library(scatterplot3d) with(mtcars,{ scatterplot3d(wt, # x-axis disp, #

SuperMap作为一个平台软件有自己的数据格式,现要将ESRI的SHP数据导入到SuperMap的udb数据库中,可以完成导入,但也不得不说几点问题. 下面是ArcGIS中批量导入SHP的操作界面. 比较分析 (1)界面简洁性 明显ArcGIS要简洁得多,这会给用户增加正确操作的信心,如果按键太多,选择太多,用户心里就慌了:这些参数该怎么填写,是什么意思,选择错了对数据有什么影响?当然,复杂的界面也为了是定制更多灵活的可选可配参数,可以对单条记录的导入进行配置. (2)帮助易用性 结果类型中的

import scipy.io as sio from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D import matplotlib.pyplot as plt a = [1,2,3,4,5] b = [1,2,3,4,5] c = [1,2,3,4,5] ax=plt.subplot(111,projection='3d') ax.scatter(a,b,c,c='r') ax.set_zlabel('Z') ax.set_ylabel('Y') ax.set_xl

Plot3D Plot3D[ + y, {x, -, }, {y, -, }] ListPointPlot3D 绘制点集 ListPointPlot3D[{{, , }, {, , }}, ColorFunction -> Function[{x, y, z}, Hue[, ]]] 其中使用ColorFunction设置点的颜色为红色: 使用组合的形式将两个图合二为一 使用show函数 Show[ Plot3D[ + y, {x, -, }, {y, -, , , }, {, , }}, Col

业余写了个在线绘制几何图形工具,工具链接如下: https://tinygltf.xyz/drawgeometry/ 通过脚本代码在可视化窗口添加对应的点,线段,成像平面推到投影后坐标的计算: 点A通过O点连线投影到红色成像平面,相交于点A' A点坐标为(2,2,-4) OC长度等于相机的near值 A点投影到YZ平面相交于点D,所以AD长度等于A点的X坐标记为Px D点再投影到XZ平面相交于点E,所以DE的长度等于A点的Y坐标记为Py 同理A'投影到YZ平面相交于点B,B再投影到XZ平面相交于