python绘制轨迹图,python画二维曲线
在学习SLAM时，经常需要重现其输出姿态来测试算法的效果。在ubuntu系统中可以使用Python来完成相关工作。
一、Python在Ubuntu下的使用
在Ubuntu下使用Python有两种方式，一种是直接在控制台运行Python文件，另一种是下载IDE编辑运行Python文件。
在控制台中使用Python的方法如下：
首先确认有Python文件(filename.py)，然后打开控制台进入文件的当前目录，输入以下内容运行。
python文件名. py
虽然控制台可以运行Python，但还是建议用IDE，因为无法调试。
官网提供两个版本，专业版和社区版，因为社区版是免费的，可以直接下载使用。下载后直接放入安装目录解压，然后按照解压后的指令文件执行安装命令，安装就可以成功了(有些电脑可能会因为配置原因报错，网上也有很多讲解配置环境安装的博客，供大家参考)。安装成功后，PyCharm界面如下所示。
2.用matplotlib绘制三维轨迹
Matplotlib是Python的一个绘图库。本文将讲解如何使用该库绘制三维线段，从而测试SLAM算法(电脑配置Python 2.7)的输出结果。
2.1.画一个基本的三维曲线
首先给出完整的代码，并给出输出结果。
#导入必要的模块
从mpl_toolkits.mplot3d导入axes3d
将matplotlib.pyplot作为plt导入
将numpy作为np导入
#从文件加载数据
#您可以使用open替换它
data1=np.loadtxt(。/stereo/camera trajectory new 2000 . txt )
first_2000=data1[:3]
second_2000=data1[:7]
third_2000=data1[:11]
#打印以检查数据
先打印_2000
打印秒_2000
打印第三张_2000
#新建一个图形并将其设置为3d
图=plt.figure()
ax=fig.gca(投影=3d )
#设置图形信息
ax.set_title(3D_Curve )
ax.set_xlabel(x )
ax.set_ylabel(y )
ax.set_zlabel(z )
#绘制图形，颜色为r=read
figure=ax.plot(first_2000，second_2000，third_2000，c=r )
plt.show()
这段代码很简单，相关注释也很完善，只简单说明几个需要注意的地方。首先要注意的是，建议用open读取文件中的数据，然后逐行读取；第二点是，创建新图像时一定不要忘记添加这段代码，这是将输出图像设置为3D的关键。
ax=fig.gca(投影=3d )
2.2.在同一张图片中绘制多条3D曲线。
代码和输出结果如下：
#导入必要的模块
从mpl_toolkits.mplot3d导入axes3d
将matplotlib.pyplot作为plt导入
将numpy作为np导入
#从文件加载数据
#您将此替换为open
data1=np.loadtxt(。/stereo/camera trajectory new 2000 . txt )
first_2000=data1[:3]
second_2000=data1[:7]
third_2000=data1[:11]
data2=np.loadtxt(。/stereo/camera rajectorynew 1500 . txt )
first_1000=data2[:3]
second_1000=data2[:7]
third_1000=data2[:11]
#新建一个图形并将其设置为3d
图=plt.figure()
ax=fig.gca(投影=3d )
#设置图形信息
ax.set_title(3D_Curve )
ax.set_xlabel(x )
ax.set_ylabel(y )
ax.set_zlabel(z )
#绘制图形，颜色为r=read
figure1=ax.plot(first_2000，second_2000，third_2000，c=r )
figure2=ax.plot(first_1000，second_1000，third_1000，c=b )
plt.show()
要实现这个功能，只需要在前面的代码中加入读取新数据的相关代码，在画图的时候多生成一个图形，也很简单。
2.3.划分区域后绘制三维图像。
代码和输出结果如下：
#导入必要的模块
从mpl_toolkits.mplot3d导入axes3d
将matplotlib.pyplot作为plt导入
将numpy作为np导入
#从文件加载数据
#您将此替换为open
data1=np.loadtxt(。/stereo/camera trajectory new 2000 . txt )
first_2000=data1[:3]
second_2000=data1[:7]
third_2000=data1[:11]
data2=np.loadtxt(。/stereo/camera rajectorynew 1500 . txt )
first_1500=data2[:3]
second_1500=data2[:7]
third_1500=data2[:11]
#新建一个图形并将其设置为3d
图=plt.figure()
# ###########第一个次要情节# ########
ax=fig.add_subplot(2，2，1，projection=3d )
ax.set_title(3D_Curve1 )
ax.set_xlabel(x )
ax.set_ylabel(y )
ax.set_zlabel(z )
#绘制图形，颜色为r=read
figure1=ax.plot(first_2000，second_2000，third_2000，c=r )
figure2=ax.plot(first_1500，second_1500，third_1500，c=b )
第二个次要情节
ax=fig.add_subplot(2，2，2，projection=3d )
#设置图形信息
ax.set_title(3D_Curve2 )
ax.set_xlabel(x )
ax.set_ylabel(y )
ax.set_zlabel(z )
#绘制图形，颜色为r=read
figure1=ax.plot(first_2000，second_2000，third_2000，c=r )
figure2=ax.plot(first_1500，second_1500，third_1500，c=b )
# ###########第三个次要情节# #######
ax=fig.add_subplot(2，2，3，projection=3d )
#设置图形信息
ax.set_title(3D_Curve3 )
ax.set_xlabel(x )
ax.set_ylabel(y )
ax.set_zlabel(z )
#绘制图形，颜色为r=read
figure1=ax.plot(first_2000，second_2000，third_2000，c=r )
figure2=ax.plot(first_1500，second_1500，third_1500，c=b )
# ###########第四个次要情节# #######
ax=fig.add_subplot(2，2，4，projection=3d )
#设置图形信息
ax.set_title(3D_Curve4 )
ax.set_xlabel(x )
ax.set_ylabel(y )
ax.set_zlabel(z )
#绘制图形，颜色为r=read
figure1=ax.plot(first_2000，second_2000，third_2000，c=r )
figure2=ax.plot(first_1500，second_1500，third_1500，c=b )
plt.show()
主要需要解释下面一行代码：
ax=fig.add_subplot(2，2，1，projection=3d )
这一行代码主要是将当前空间拆分出来创建一个新的子图，有四个子图，排列成2x2矩阵，当前子图是四个子图的第一个，并且是3D模式。
用matplotlib画三维曲线就是这样。总的来说比较简单，没有难度。Python确实是一门非常有用的编程语言。有关如何使用matplotlib的更多信息，请参考他们的官方网站，其中包含相关教程和示例。
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