适用于 Python 的科学 3D 可视化库

大型 3D 数据集的科学可视化是一项复杂的任务，为此，专门的软件库已经开发了相当长的一段时间。与 CAD 或 CAE 的其他领域不同，3D 可视化软件大多是开源的。

Paraview（Python 和standalone）

ParaView 是一个开源、多平台的科学数据分析和 可视化工具，可实现对超大型的分析和可视化 数据。ParaView 既是一个通用的最终用户应用程序，又具有 分布式架构，可由您的桌面或其他设备无缝利用 远程并行计算资源和具有 用于各种应用程序（包括脚本编写）的工具和库的集合 （使用 Python）、Web 可视化（通过 trame 和 ParaViewWeb）或原位分析（使用 Catalyst）。

ParaView 利用并行数据处理和渲染来实现交互式超大型数据集的可视化。它还包括对大型的支持显示，包括平铺显示和具有头部跟踪功能的沉浸式 3D 显示和wand控制功能。

ParaView 还支持使用 Python 编写脚本和批处理。用包含的 Python 模块，您可以编写几乎可以执行所有交互式应用程序公开的功能等等。

VisIt（Python 和standalone）

劳伦斯利弗莫尔国家实验室 （LLNL） 开发的 VisIt 软件套件于 2002 年首次发布，提供了一套强大的可视化功能，包括并行处理、对多种科学数据格式的支持和 Python 脚本。

与 Paraview 一样，VisIt 也利用 VTK 作为基本构建块，以及 Python 脚本。与此同时，在并行化到极大规模方面做出了具体努力，纳入了对非标准数据模型的支持。特别是，VisIt 的一个突出点是它支持非常多的输入文件格式。

PyVista（Python）

同样基于 VTK 的 PyVista 库为 3D 数据和 modales 提供可视化例程，旨在实现易用性和在科学和工程领域的广泛适用性。

它的主要目的是成为 VTK 上的抽象层，为“Pythonically”公开的 VTK 提供便利和功能。特别是，它支持VTK的大部分甚至全部功能，包括并行文件，这些文件是可视化超大型数据集所必需的。

PyVista 开发人员还支持各种相关工具，包括用于修复 PyVista 表面网格中的孔的 PyMeshFix、[Python 的 TetGen 包装器]（https://github.com/pyvista/tetgen）和 PyACVD（表面网格重采样算法 ACVD 的 Python 实现）。

Mayavi（Python）

MayaVi 也基于 VTK，是一个用于 3D 可视化的 Python 库。它专注于直接从 Python 创建可视化场景，提供与 Python 生态系统中其他科学库的简单无缝集成。

缺点之一是对于非常大的数据集，它可能会很慢，特别是它不支持并行文件格式。

Paraview官方文档和主页

https://docs.paraview.org/en/latest/index.html

https://www.paraview.org/

VisIt主页和文档

https://visit-dav.github.io/visit-website/

https://visit-sphinx-github-user-manual.readthedocs.io/en/stable/index.html

PyVist主页和文档

https://pyvista.org/

https://docs.pyvista.org/

Mayavi文档

https://docs.enthought.com/mayavi/mayavi/mlab.html

本文中所有库都提供允许商业用途的宽松许可证。重要的是，可以依赖两种工具。

一，有大型独立应用程序，如Paraview或VisIt，它们非常强大，但可能有一个步骤学习曲线。使用这些工具，可以完成的任务几乎没有限制，包括使用复杂算法对极其庞大的数据集进行可视化。虽然这些工具提供对脚本的支持，但最常见的工作流程是使用它们打开文件进行后处理。

二，有一些较小的软件项目与 Python 或 Julia 等编程语言更紧密地联系在一起，它们专注于在语言内部轻松无缝地使用。因此，这些工具可能更易于使用，但对可以管理的数据集的大小有更多的限制，内置算法和支持的数据格式较少。