以下是关于“对pythonmayavi三维绘图的实现详解”的完整攻略。
Mayavi是一个基于Python的科学数据可视化工具，可以用于三维绘图、体绘图、等值图。本攻略将介绍如何使用Python的Mayavi库进行三维绘图。
使用Mayavi库进行三维绘图之前，需要先安装Mayavi库。以下是示例代码：
!pip install mayavi
在上面的示例代码中，我们使用pip命令安装了Mayavi库。
在安装Mayavi库后，需要导入Mayavi库。以下是示例代码：
from mayavi import mlab
在上面的示例代码中，我们导入了Mayavi库。
在导入Mayavi库之后，可以使用Mayavi库绘制三维图形。以下是例代码：
import numpy as np
from mayavi import mlab
# 生成数据
x, y, z = np.mgrid[-10:10:20j, -10:10:20j, -10:10:20j]
scalars = x * x + y * y + z * z
# 绘制等值面
mlab.contour3d(scalars, contours=8, transparent=True)
# 显示图形
mlab.show()
在上面的示例代码中，我们使用Mayavi库绘制了一个等值面图形。
除了绘制等值面形之外，Mayavi库还可以绘制三维散点图。以下是示例代码：
import numpy as np
from mayavi import mlab
# 生成数据
x, y, z = np.random.random((3, 100))
s = np.random.random(100)
# 绘制散点图
mlab.points3d(x, y, z, s, colormap='spectral')
# 显示图形
mlab.show()
在上面的示例代码中，我们使用Mayavi库绘制了一个三维散点图形。
import numpy as np
from mayavi import mlab
# 生成数据
x, y, z = np.mgrid[-10:10:20j, -10:10:20j, -10:10:20j]
scalars = x * x + y * y + z * z
# 绘制等值面
mlab.contour3d(scalars, contours=8, transparent=True)
# 显示图形
mlab.show()
在上面的示例代码中，我们使用Mayavi库绘制了一个等值面图形。
import numpy as np
from mayavi import mlab
# 生成数据
x, y, z = np.random.random((3, 100))
s = np.random.random(100)
# 绘制散点图
mlab.points3d(x, y, z, s, colormap='spectral')
# 显示图形
mlab.show()
在上面的示例代码中，我们使用Mayavi库绘制了一个三维散点图形。
综上所述，“对pythonmayavi三维绘图的实现详解”的攻略介绍了如何使用Mayavi库进行三维绘图。在实际应用中，可以根据需要安装Mayavi库、导入Mayavi库、绘制三维图形等操作。同时，本攻略还提供了两个示例代码，分别绘制了等值面图形和三维散点图形。读者可以根据需要选择合适的代码进行操作。
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