这篇文章主要介绍“Python如何利用plotly绘制正二十面体”的相关知识，小编通过实际案例向大家展示操作过程，操作方法简单快捷，实用性强，希望这篇“Python如何利用plotly绘制正二十面体”文章能帮助大家解决问题。
顶点
正20面体的12个顶点刚好可以分为三组，每一组都是一个符合黄金分割比例的长方形，而且这三个长方形是互相正交的。
所以，想绘制一个正二十面体是比较容易的
import plotlyimport plotly.express as pximport numpy as npfrom itertools import productG = (np.sqrt(5)-1)/2def getVertex(): pt2 = [(a,b) for a,b in product([1,-1], [G, -G])] pts = [(a,b,0) for a,b in pt2] pts += [(0,a,b) for a,b in pt2] pts += [(b,0,a) for a,b in pt2] return np.array(pts)xs, ys, zs = getVertex().Tfig = px.scatter_3d(x=xs, y=ys, z=zs, size=np.ones_like(xs)*0.5)fig.show()得到顶点
棱
接下来连接这12个顶点，由于点数较少，所以直接遍历也不至于运算量爆炸。另一方面，正二十面体边长相同，而这些相同的边连接的也必然是最近的点，所以接下来只需建立顶点之间的距离矩阵，并抽取出距离最短的线。
def getDisMat(pts): N = len(pts) dMat = np.ones([N,N])*np.inf for i in range(N): for j in range(i): dMat[i,j] = np.linalg.norm([pts[i]-pts[j]]) return dMatpts = getVertex()dMat = getDisMat(pts)# 由于存在舍入误差，所以得到的边的数值可能不唯一ix, jx = np.where((dMat-np.min(dMat))<0.01)接下来，绘制正二十面体的棱
edges = []for k in range(len(ix)): edges.append(pts[ix[k]].tolist() + [k]) edges.append(pts[jx[k]].tolist() + [k])edges = np.array(edges)fig = px.line_3d(edges, x=0, y=1, z=2, color=3)fig.show()效果如图所示
实现正二十面体
接下来要对面上色。由于三棱成个面，所以只需得到所有三条棱的组合，只要这三条棱可以组成三角形，就能获取所有的三角面。当然，这一切的前提是，正二十面体只有30个棱，即使遍历多次，也无非27k的计算量，是完全没问题的。
def isFace(e1, e2, e3): pts = np.vstack([e1, e2, e3]) pts = np.unique(pts, axis=0) return len(pts)==3edges = [pts[[i,j]] for i,j in zip(ix, jx)]from itertools import combinationsfaces = [es for es in combinations(edges, 3) if isFace(*es)]最后得到的faces有20个元素，每个元素由3条棱组成，每条棱有两个顶点，故而可以缩减为三个顶点。
ptFace = [np.unique(np.vstack(f),axis=0) for f in faces]ptFace = np.vstack(ptFace)接下来绘制一下，plotly绘制三角面的逻辑是，除了需要指定三角面的三个坐标之外，还需指定三角面的顶点序号
import plotly.figure_factory as ffsimplices = np.arange(len(ptFace)).reshape(-1,3)fig = ff.create_trisurf(x=ptFace[:,0], y=ptFace[:,1], z=ptFace[:,2], simplices=simplices)fig.show()效果如下
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