环境和包:
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| 环境 python:python-3.12.0-amd64 | 包: matplotlib 3.8.2 pandas 2.1.4 openpyxl 3.1.2 scipy 1.12.0 |
代码:
python
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
from scipy.interpolate import griddata
from matplotlib.colors import ListedColormap
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
from matplotlib import font_manager
#解决中文乱码问题
plt.rcParams['font.sans-serif']=['kaiti']
plt.rcParams["axes.unicode_minus"]=False #解决图像中的"-"负号的乱码问题
# 创建自定义颜色调色板
def create_custom_colormap(name, colors):
colors = np.array(colors)
cmap = plt.get_cmap(name)
cmap.set_over(colors[-1])
cmap.set_under(colors[0])
cmap.set_bad(colors[0])
return cmap
# 定义一些颜色
#colors = ['red', 'blue', 'green', 'yellow', 'purple']
colors = ['red', 'orange', 'yellow', 'green', 'blue']
# 创建自定义颜色映射对象
my_colormap = create_custom_colormap('turbo', colors)
# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('煤仓模拟参数41.xlsx')
#df = pd.read_excel('煤仓模拟参数222.xlsx')
#去除无效点
# 根据A列和B列分组，并将每组中C列的值更改为该组中C列的最小值
df['Z轴'] = df.groupby(['X轴', 'Y轴'])['Z轴'].transform('min')
#print('数量:',df)
# 提取x、y、z数据
x = df['X轴'].values
y = df['Y轴'].values
z = df['Z轴'].values
# 创建三维坐标轴对象
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
# 使用平滑曲面插值方法创建地形图（假设使用样条插值方法）
#smoothed_terrain = ax.scatter(x, y, z, cmap='viridis')
# 使用griddata函数进行插值，这里使用最近邻插值法，你也可以选择其他的插值方法
# 插值后的数据用于绘制平滑曲面地形图
grid_x, grid_y = np.mgrid[min(x):max(x):100j, min(y):max(y):100j]
grid_z = griddata((x, y), z, (grid_x, grid_y), method='cubic')
# 使用平滑曲面插值后的数据绘制地形图
# 绘制地形图(camp:coolwarm,viridis,plasma,inferno,magma,cividis,rainbow)
cmap = ListedColormap(['blue', 'green', 'yellow', 'orange','Red'])
ax.contourf(grid_x, grid_y, grid_z, levels=300, cmap=my_colormap)
#ax.contourf(grid_x, grid_y, grid_z, levels=60, cmap='viridis')
ax.grid(True)
# 设置x轴的刻度间隔
ax.set_xticks(np.arange(-7500, 7500, 2500)) # 从-7500到7500，步长为2500
# 设置y轴的刻度间隔
ax.set_yticks(np.arange(-7500, 7500, 2500)) # 从-7500到7500，步长为2500
# 设置z轴的刻度间隔
ax.set_zticks(np.arange(10000, 31000, 2500)) # 从10000到31000，步长为2500
#计算面积,容积,最高料位等
# 查找同一列'Column A'中相同的值对应的'Column B'中的最小值并求平均值
#h = df.groupby('Y轴')['Z轴'].min().mean()-16452
h = df['Z轴'].mean()-16452
#print(h)
# 计算圆柱体的体积
#pi = np.pi
#V = np.pi * r**2 * h # 圆柱体体积公式：πr²h r 9000 h-16452 983.6 3000上下就是对的
#print(V)
# 计算圆柱体的体积
r=9000
pi = np.pi
V = np.pi * r**2 * h # 圆柱体体积公式：πr²h r 9000 h-16452 983.6 3000上下就是对的
#print('V=',V)
def mm3_to_m3(mm3):
m3 = mm3 / (1000**3)
return m3
# 测试代码
mm3_value = V # 1立方米等于1000000立方毫米
m3_value = mm3_to_m3(mm3_value)
print(m3_value)
m3_value_1=m3_value+983.6
print('体积=',m3_value_1)
zl=1.5*m3_value_1
print('质量=',zl)
VP=m3_value_1/6022.72#6022.72为总桶的总体积
print('容积=',VP)
# 找到该列的最大值和最小值
max_value = df['Z轴'].max()
min_value = df['Z轴'].min()
h=h+16342
# 打印结果
print("最高料位=",max_value)
print("最低料位=",min_value)
print("平均料位=",h)
# 添加标题和坐标轴标签
ax.set_title('三维平滑曲面地形图--去除无效点(颜色修改)')
ax.set_xlabel('X')
ax.set_ylabel('Y')
ax.set_zlabel('Z')
# 在图形上添加文本
str = "体积="+np.array2string(m3_value_1)+"\n质量="+np.array2string(zl)+"\n容积=容积="+"{:.2%}".format(VP)+"\n最高料位="+np.array2string(max_value)+"\n最低料位="+np.array2string(min_value)+"\n平均料位="+np.array2string(h)
ax.text(-5000,-5000,10000,str)
#ax.set_axis_off() # 关闭坐标轴
plt.show()效果图:
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提取码:kdgr